聯(lián)合制堿過程智能建模與優(yōu)化控制.pdf

1、在工業(yè)過程控制研究中,復雜工業(yè)過程的建模與優(yōu)化問題一直是控制領域的熱點問題。由于復雜工業(yè)過程受許多因素影響,且系統(tǒng)存在滯后以及隨機性、模糊性、灰性等諸多不確定性,致使模型難以建立。本文針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在用于函數(shù)逼近時,存在著收斂速度慢、易陷入局部極小的不足,提出基于粒子濾波的RBF(徑向基函數(shù),Radail Basis FuncTiO2)神經(jīng)網(wǎng)絡的建模與優(yōu)化方法,并以典型復雜系統(tǒng)聯(lián)合制堿工業(yè)過程為例進行優(yōu)化研究。針對聯(lián)合制堿生產過程

2、模型的建立、模型的優(yōu)化及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與粒子濾波相結合等若干問題進行了研究。
　　 論文主要研究工作包括:
　　 1)介紹了復雜工業(yè)過程中傳統(tǒng)的建模方法和優(yōu)化方法,指出了它們存在的缺陷和不足?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡具有極強的處理復雜工業(yè)過程所面臨的非線性及不確定性問題的能力,提出了一種基于粒子濾波的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方案。
　　 2)詳細介紹了聯(lián)合制堿工藝和控制現(xiàn)狀,針對聯(lián)合制堿工業(yè)過程的控制現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,提出了建立RBF神經(jīng)

3、網(wǎng)絡模型的設計思路。
　　 3)具體分析了粒子濾波算法和神經(jīng)網(wǎng)絡理論的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡強大的學習能力和粒子濾波算法處理非線性系統(tǒng)的優(yōu)點,提出了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子濾波相結合的方法處理復雜工業(yè)過程的建模與優(yōu)化問題。
　　 4)通過仿真實驗,驗證了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子濾波結合的可行性和優(yōu)越性,從實驗結果可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子濾波相結合應用具有廣闊的發(fā)展前景。
　　 5)將設計模型應用到典型復雜工業(yè)