模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在膠粘劑生產(chǎn)過程中的研究與應(yīng)用.pdf

1、膠粘劑是生產(chǎn)人造板的重要材料。膠粘劑生產(chǎn)過程屬聚合反應(yīng),在影響膠粘劑聚合反應(yīng)的諸多因素中,最重要的是生產(chǎn)過程的溫度控制,溫度控制的品質(zhì)會直接影響產(chǎn)品質(zhì)量。聚合反應(yīng)過程既是化學(xué)反應(yīng)過程,又是物理變化過程,聚合機(jī)理復(fù)雜,表現(xiàn)出非線性、時變、時滯、被控對象模型不確定等特點,對這類工業(yè)過程建立精確的數(shù)學(xué)模型非常困難,單純的經(jīng)典PID控制理論在聚合反應(yīng)釜溫度控制上難以取得好的控制效果。
　　 本文主要研究膠粘劑生產(chǎn)過程反應(yīng)釜的溫度控制,在

2、分析該生產(chǎn)過程溫度變化特點及控制難點,總結(jié)不同溫度控制策略和不同控制算法具有不同控制精度原因的基礎(chǔ)上,將模糊理論的知識表達(dá)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力有機(jī)地結(jié)合起來,提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。該方法針對反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)的特點,采用一種用于預(yù)測被控對象輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器(NNP),預(yù)測器通過對網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),使控制器預(yù)先感知系統(tǒng)輸出狀態(tài)的變化趨勢,從而預(yù)測被控對象的末來輸出,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模糊控制器的功能,用反向傳播學(xué)習(xí)算法(BP)來調(diào)

3、整模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。
　　 在MATLAB語言的SIMUINK平臺下分別對PID控制、常規(guī)模糊控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制進(jìn)行仿真比較。仿真結(jié)果表明:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有更小的超調(diào),無振蕩,平穩(wěn)性好,達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的時間短,穩(wěn)態(tài)誤差小,其動態(tài)特性和靜態(tài)特性均為最優(yōu),由此驗證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種控制方法應(yīng)用于膠粘劑生產(chǎn)過程這一復(fù)雜系統(tǒng)溫度自動控制的可行性。
　　 為了進(jìn)一步的研究,建立了相應(yīng)的實驗室,設(shè)計了基于PCI總線板卡的監(jiān)控