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基于模糊神经网络的发酵过程建模与控制

何朝峰  
【摘要】: 发酵工业在国民生活和国民经济中的作用越来越重要,这一工业领域的操作管理和自动化控制成为很重要的课题。但由于发酵过程动态是高度的非线性和时变性、模型不确定性、关键变量如生物质浓度和产物浓度又不可在线测量,使发酵过程控制问题变得十分复杂,应用常规的控制策略得不到满意的控制性能。随着智能控制理论的发展,其在发酵过程的应用得到越来越多人的关注。本文基于智能控制中的模糊神经控制理论,对这一复杂过程的建模和控制问题进行了研究。 第一,回顾了非线性系统辨识和非线性系统控制的研究方法,分析了各种方法的特点及它们的应用范围,论述了智能控制理论在非线性系统建模和控制中的作用和应用前景,最后,总结了目前发酵过程建模和控制方面,国内外的研究现状和存在的问题。 第二,将模糊C均值聚类和模糊神经网络建模方法结合起来。模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分,生成初始的模糊规则库。所选用ANFIS自适应模糊神经网络建模方法运用最小二乘估计与BP算法相结合。与普通的模糊神经网络相比,这种模糊神经网络收敛速度快,建模精度高。 第三,混合模糊神经网络建模。针对目前发酵过程应用的混合神经网络模型做了比较,串连型和串并联型混合神经网络训练复杂,许多成熟的训练方法不能采用。并联混合神经网络训练方法简单,但泛化能力不强,因此,本文采用ANFIS的混合模糊神经网络模型,与并联的混合神经网络相比,其泛化能力和建模精度都有了提高。 第四,将智能控制理论中的模糊神经网络控制方法引入发酵过程控制,为了满足实时控制的要求,引入了补偿模糊算子,从而大大提高了收敛速度。将该补偿模糊神经网络用于发酵过程的控制。仿真实验表明,该控制方法具有输出响应超调量小、响应速度快的特点,并且对于参数的时变性,具有较强的鲁棒性。 最后,对本文工作进行了总结和对研究前景进行了展望。


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