基于神经网络预测的模糊控制的研究与应用

【摘要】：随着科学技术的不断进步,人类需要控制的对象和过程日益复杂,但对控制质量的要求却不断提高,智能控制为这一问题的解决提供了一条有效途径。模糊逻辑和神经网络是实现智能控制的基本方法,模糊控制不需要建立被控对象的精确数学模型,而且可以有效克服系统存在滞后所造成的影响;神经网络具有自学习,自适应,并行处理的能力。本文对有关模糊控制和人工神经网络方面的基本理论作了介绍,并把二者结合起来,提出了一种基于神经网络预测的模糊控制方案。并对其在锅炉汽包水位的应用进行了研究设计和仿真。 本文最后部分介绍了用MATLAB模糊逻辑工具箱进行模糊控制器的设计方法,以及利用函数将已设计好的人工神经网络对象转换成相应的Simulink形式,同时给出了用MATLAB的Simulink进行仿真的结果,证实了该方法在理论上的有效性与可行性。 本文将自动控制理论和火电厂热工自动化的具体对象相结合,对工业过程中普遍存在的大滞后系统提供了一种解决思想,有一定的工程应用参考价值。