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基于CSTR温度系统的模糊神经网络预测控制研究  
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【英文题名】 The Research of Predictive Control Based on Fuzzy Neural Network in CSTR Temperature System
【作者】 李长鹏;
【导师】 吕淑萍;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-20
【关键词】 CSTR; 模糊神经网络; 预测控制;
【英文关键词】 CSTR; Fuzzy Neural Network; Predictive Control;
【中文摘要】 实际工业生产过程中常常含有非线性、滞后环节,特别是在化工、冶炼等生产过程中尤为显著。本文以连续搅拌反应釜(CSTR)的温度控制系统为研究对象,针对复杂系统难建模、难控制的特点,采用智能预测控制算法对CSTR系统进行了研究。 CSTR系统在反应过程中会产生大量的反应热,为保证生产正常进行及时移去反应热是本文控制的主要目标。鉴于T-S型模糊基神经网络对非线性系统具有很强的逼近能力,本文将T-S型模糊基神经网络与预测控制相结合,试图解决CSTR系统时变、滞后等问题。 本文在对模糊神经网络进行分析和研究的基础上,给出了两种常见的模糊神经网络结构和它们在实际应用中的特点,研究了模糊神经网络算法。在对CSTR系统特点分析的基础上,指出了常规控制算法的不足。基于广义预测控制的基本结构与原理,给出了CSTR系统温度控制方案。建立了基于T-S型模糊神经网络的CSTR系统多步预测模型,采用粗调和精调两阶段辨识方法,实现了对预测模型网络的隐节点个数、高斯径向基函数的数据中心及扩展常数的辨识。 本文基于MPCE-1000多功能过程与控制实验系统平台,对CSTR系统进行了PID参数整定。并对CSTR系统温度控制...
【英文摘要】 Nonlinear and time-delay are always observed as the typical phenomenons in industrial processes such as chemical industry and petrolic metallurgy. This thesis mainly studys the design of temperature control system for the plant of continuous stirred tank reactor (CSTR). It makes a discussion on intelligent predictive control algorithm in CSTR, in order to solve the problems that complicated systems are difficult to give certain models and control. The heat created in reaction is removed in time by the c...
【更新日期】 2011-04-15

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