基于粒子濾波的聯合堿工業(yè)過程建模與控制.pdf

1、隨著科學的發(fā)展，現代工業(yè)生產過程的控制變得越來越復雜。系統包含著越來越多的非線性和不確定性。傳統的建立精確模型的控制方法已經很難達到預期的控制效果。聯合制堿生產過程就是一個復雜的非線性非高斯系統。系統還存在著隨機性、滯后性、模糊性等不確定性。對于這種復雜工業(yè)過程進行控制研究，將會給復雜系統的建模與優(yōu)化控制提供一條有效途徑。
　　 神經網絡技術作為智能算法中操作和應用性都較好的建模方式，在工業(yè)領域也有了一定的應用。粒子濾波算法擺脫

2、了解決非線性濾波問題所面臨的隨機變量必須是高斯分布的限制，使得強非線性系統有了一個較好的解決方法。
　　 論文詳細介紹了粒子濾波的原理和算法，分析了粒子濾波算法處理非線性問題的優(yōu)勢。介紹了神經網絡的發(fā)展和學習。介紹了聯合制堿工藝和碳化過程的影響因素。提出基于非線性粒子濾波的RBF神經網絡控制方法：利用RBF神經網絡對系統進行建模與控制，再利用非線性粒子濾波算法對RBF神經網絡的權值進行優(yōu)化。
　　 本文把粒子濾波算法與徑