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文檔簡介
1、用超聲波測量液體濃度和液位是超聲應(yīng)用的重要方面?;具^程是先測量聲速或聲時,然后通過計算得到濃度或液面高度。兩種方法的共同特點是原理可靠,操作簡單,精度高,適用范圍廣。超聲濃度和液位的測量都屬于間接測量,而在很多情況下,直接測量變量(聲速或聲時)和待測變量(濃度或界面高度)之間不是簡單的線性關(guān)系,用多項式擬合的方法往往不能得到滿意的結(jié)果。為了解決上述難題,本文引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近直接測量變量和待測變量間的
2、映射關(guān)系。上述內(nèi)容為論文上篇,從第二章到第五章。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于過程控制也是目前研究的熱點。傳統(tǒng)的控制理論建立在線性理論的基礎(chǔ)之上,對非線性程度較低和控制性能要求較低的情況,將非線性系統(tǒng)近似為線性模型是目前常用的手段。然而實際系統(tǒng)多為非線性的,隨著生產(chǎn)工藝的日益復(fù)雜以及對產(chǎn)品質(zhì)量要求的提高,線性方法已不能適合要求,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其對非線性系統(tǒng)的高度的逼近能力及其它方面的優(yōu)點,越來越多的應(yīng)用于過程控制。本文對一類的非線性系
3、統(tǒng)的跟蹤問題進(jìn)行了研究。這部分內(nèi)容為論文下篇,包括第六章和第七章。具體內(nèi)容介紹如下:(1)超聲波濃度測量原理、精度分析和在線校正方法。首先介紹超聲波濃度測量原理,然后分析濃度—溫度—聲速關(guān)系比較簡單情況下線性插值方法的精度,最后提出了相應(yīng)的在線校正方法。(2)基于局部模型網(wǎng)絡(luò)的濃度—溫度—聲速關(guān)系擬合和校正。主要了研究多模型的概念和局部網(wǎng)絡(luò)模型的算法,給出了基于局部模型的濃度—溫度—聲速關(guān)系擬合和校正方法。(3)基于遺
4、傳算法的RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)及其在液體濃度—溫度—聲速關(guān)系擬合和校正中的應(yīng)用。通過引入優(yōu)化理論中的多目標(biāo)優(yōu)化的概念,提出了基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。該方法通過繼承原先網(wǎng)絡(luò)的部分特性,解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)稀少的矛盾,為現(xiàn)場超聲濃度測量系統(tǒng)的校正提供了有效手段。(4)超聲波油水界面計的原理、精度分析及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近。由于聲時測量誤差和距離測量誤差的相互耦合作用,使得不能用最小二乘法對聲時誤差和距離誤差同時進(jìn)行修正。而在測量過
5、程中距離是不變的,這樣就可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接擬合界面高度和聲時的關(guān)系,從而達(dá)到油水界面計精確測量。(5)NaOH清洗液濃度控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計。首先對某實際生產(chǎn)線的濃度控制系統(tǒng)建立物理模型,通過仿真和辨識證明所建模型是正確的。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了變增益的PID算法,實際應(yīng)用取得了良好的控制效果,為同類系統(tǒng)的控制提供了重要的參考。(6)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)跟蹤問題的應(yīng)用。首先分析兩類最常用的自適應(yīng)控制方法:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性化的自
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