基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的回轉窯控制及其在西門子PCS7環(huán)境中的實現(xiàn).pdf

1、回轉窯是水泥制造工業(yè)中重要的生產設備，為了確保生產質量，對回轉窯運行過程進行控制十分重要，其中窯內溫度是非常關鍵的被控變量。由于其控制過程具有非線性、不穩(wěn)定、時滯等特點，傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)難以取得滿意的效果。由于模糊系統(tǒng)能夠利用人的經(jīng)驗知識進行邏輯推理，而神經(jīng)網(wǎng)絡具有較強的學習計算能力，因此若能用神經(jīng)網(wǎng)絡來構建模糊系統(tǒng)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力，根據(jù)樣本自動調整和優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)，就可以實現(xiàn)自學習、自適應的模糊推理系統(tǒng)。
　　 本文使用了

2、一種平均模糊推理模型，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡來構造模糊推理系統(tǒng)。對于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練算法，針對最速下降法易于陷入局部極小的缺點，本文提出了一種分段式優(yōu)化方案，即采用遺傳算法和最速下降法結合的混合算法，首先利用遺傳算法的全局優(yōu)化能力對系統(tǒng)參數(shù)進行粗調，保證其進入全局最優(yōu)鄰域，然后在該鄰域內利用最速下降法進行局部搜索，對系統(tǒng)參數(shù)進行精調，最終獲得全局最優(yōu)解。將該模糊推理系統(tǒng)應用到回轉窯溫度控制中，從而提高了系統(tǒng)的控制能力。經(jīng)過仿真實驗，證實了混合