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基于神经网络的PH中和过程辨识及控制器设计

贾小勐  
【摘要】: pH中和过程是典型的非线性过程,而且经常包含大滞后环节,因此对该过程的辨识与控制是控制领域中的难题之一,如何处理系统的非线性问题和大滞后问题是解决该问题的关键。本文利用人工神经网络对这一问题进行了研究,特别是将通用学习网络(Universal Learning Network,ULN)首次应用于这一领域,初步提出了基于通用学习网络的辨识和控制方法。 通用学习网络是一种新型的神经网络。网络中的所有节点互相连接,且所有节点之间的连接上可以任意地设置延迟时间。同传统的神经网络相比,通用学习网络的结构更加紧凑;应用于大滞后系统时,系统的延迟时间能够在网络中得到充分体现,为通用学习网络有效地辨识大滞后动态系统奠定了基础。 利用通用学习网络对pH中和过程进行辨识仿真,并同BP网络、RBF网络等其他方法进行比较,结果表明通用学习网络辨识效果要好于其他方法,泛化能力强,能够有效的体现系统的动态特性、非线性特性和大滞后特性。 通用学习网络对pH中和过程的辨识为对该过程的有效控制奠定了基础。辨识得到的通用学习网络模型能够计算出控制对象在延迟时间以后的输出,所以当其作为控制系统中的预报模型和预估器时,能够有效地消除系统延迟时间的影响,使控制器及时正确地得到对象的信息,实现有效的控制。本文利用ULN模型预报+PID控制方法、神经网络PID+ULN预估器控制方法、单神经元PID+预估器控制方法和PID控制方法对pH中和过程进行控制仿真,结果表明,通用学习网络在控制系统中的作用非常明显,控制效果明显改善,上升时间、稳定时间显著缩短,超调明显减小,系统的抗干扰性能也得到明显提高。 综上所述,针对pH中和过程,本文提出了基于通用学习网络的辨识和控制方法,初步验证了通用学习网络在这一领域中的有效性。


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