基于模糊神經網絡的豎爐溫度智能控制.pdf

1、豎爐是球團燒結的主要設備，在煉鐵生產中占有十分重要的地位，它的操作水平直接影響產品的質量、產量和產品的生產消耗指標。由于燒結過程是一個大時滯、多變量、非線性、參數離散的過程，用傳統(tǒng)控制理論已無法進行精確的分析和控制，很難用準確的數學模型來轉換，只能依靠有經驗的操作人員或專家的經驗來取得比較好的控制效果。模糊控制通常是對這種人類解決方案的最好近似，因此它可以有效地處理這些問題，而人工神經網絡特別適合解決數學模型難以描述的非結構化和非線性問

2、題，具有良好的映射逼近能力，良好的可靠性和容錯性。因此，本文將人工神經網絡作為模糊系統(tǒng)中的隸屬函數和模糊規(guī)則的描述形式，介紹了模糊神經網絡在豎爐燃燒室溫度控制中的應用。 為了提高系統(tǒng)的自適應能力和抗干擾能力，文中使用了一種新型的控制器——模糊神經網絡PID控制器，將模糊神經網絡與常規(guī)PID控制器相結合，調整PID控制器的三個參數，實現了對豎爐燃燒室溫度的精確控制。有效地克服了采用單純的PID控制帶來的響應慢、超調大、控制穩(wěn)定性差

3、等缺點，也解決了傳統(tǒng)模糊控制由于隸屬函數和模糊規(guī)則選取不當造成的控制缺陷。 由于燃燒室溫度主要受煤氣的燃燒情況的影響。為了準確地控制燃燒室的溫度，論文采用BP神經網絡辨識的方法，建立了燃燒室溫度與煤氣流量之間的近似數學模型。 最后利用Matlab仿真軟件，建立Matlab仿真模型，分別對常規(guī)PID控制、神經網絡PID控制、模糊神經網絡PID控制進行對比仿真實驗，仿真實驗結果表明：模糊神經網絡PID的控制效果在三者中最優(yōu)。