基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱處理爐建模與優(yōu)化研究.pdf

1、硅鋼定子與轉(zhuǎn)子熱處理爐是電機(jī)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中重要的連續(xù)退火和發(fā)藍(lán)工藝處理設(shè)備。合理設(shè)置熱處理爐各區(qū)溫度、保護(hù)氣濃度等參數(shù)，不僅能保證定子與轉(zhuǎn)子的生產(chǎn)質(zhì)量，而且能夠降低熱處理爐能量的消耗。因此，開(kāi)展熱處理爐建模與優(yōu)化問(wèn)題的研究具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　本文以隧道發(fā)藍(lán)熱處理爐為應(yīng)用背景，取得了以下研究成果:
　　1)提出了基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)建模方法。通過(guò)對(duì)對(duì)象的分析，篩選合適的模型和輸入變量，實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模。論

2、文通過(guò)模型預(yù)測(cè)輸出仿真驗(yàn)證了建模方法的可行性。
　　2)基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，應(yīng)用粒子群算法進(jìn)行生產(chǎn)工藝的操作優(yōu)化。通過(guò)調(diào)整動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前提參數(shù)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出影響對(duì)象輸出的參數(shù)，利用粒子群算法在建立模型的基礎(chǔ)上對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
　　3)基于從熱處理爐現(xiàn)場(chǎng)采集的操作數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和粒子群操作優(yōu)化研究。從仿真結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，采用優(yōu)化后的保護(hù)氣濃度參數(shù)建立模型得到的輸出結(jié)果較好，誤差已經(jīng)縮小到允許