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利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制

熊莹  
【摘要】:本文主要针对苯乙烯本体聚合反应分子量分布控制领域,研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略。主要探讨了几个方面的问题:聚合过程控制的重要性;苯乙烯本体聚合反应机理模型的建立;利用RBF神经网络建立苯乙烯本体聚合反应非线性系统模型;利用RBF神经网络实现对单输入单输出聚合反应模型的内模控制;基于RBF神经网络的多输入多输出聚合反应系统的内模控制策略。 本文利用RBF神经网络对非线性系统的逼近能力,对苯乙烯本体聚合反应模型进行学习训练,这里通过使用一种改进的RBF算法对模型进行建模,获得了较好的神经网络结构。同时,内模控制器的实现(也即逆模型的获得)也是通过RBF神经网络对逆模型的学习训练完成的。在完成以上各项训练的基础上,构成一个单输入单输出聚合反应模型的内模控制系统,并通过实验证明,该控制系统具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 在用RBF神经网络对系统进行建模时,针对建模过程中存在的稳态误差,在训练数据中增加了部分静态数据,有效的提高了模型的验证精度,从而大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度,消除了系统余差。本文还研究了对多输入多输出系统的基于RBF神经网络的内模控制,并扩展到分子量分布控制当中,获得了较好的控制 WP=4 效果。 仿真结果证明,基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量。


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