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基于神经网络的时延水温控制

作者：童玮 Publish: 2007-3-2 Hits:-

【中文题名】

基于神经网络的时延水温控制

【英文题名】

Temperature Control with Delay Base on Neural Network

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-3-2

【中关键词】

神经网络控制,权衰减法,主成分分析,Matlab,DCS,

【英关键词】

neural network control,weight elimination,principal component analysis,Matlab,DCS,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>自动控制、自动控制系统>

【论文摘要】

很多工业过程控制对象中存在着时延,这一直是自动控制中的难点。针对时延对象现有很多控制方法,有采取大林算法或者simth算法等控制,也有较为先进的模糊控制算法等。由于这些算法复杂或者依赖于很精确的模型,在实际应用中受到局限,而成熟的PID控制方案无法取得好的控制效果,因此大时延系统的工程应用一直没有一个完善的解决方案。神经网络是近年来研究的热点,它具有自组织、自学习、自适应的特点,近年来计算机技术的发展,为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础。神经网络由于其大多结构简单,算法易于理解和使用,有利于工程人员应用解决实际问题。本文首先介绍研究背景和几种PID控制方法以及神经网络和神经网络控制的相关理论,接着核心研究了神经网络在大时延控制对象中的建模,建立了一个基于BP神经网络的预测模型,同时研究了权衰减算法的原理和剪枝机理,提出以主成分分析和剪枝算法为手段的对象建模方法,接着在Matlab中对几种使用神经网络模型的控制方案进行了研究和比较,最后选用自适应神经网络控制模型在小型DCS——Processlogix上实际应用,获得较好的控制效果,并具有实际应用和推广的意...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-8
第一章绪论	8-14
1.1 课题的背景和意义	8
1.2 控制对象简介	8-9
1.3 常规控制算法	9-13
1.3.1 控制算法概述	9
1.3.2 常规PID控制系统	9-11
1.3.3 PID改进算法	11-12
1.3.4 预测PI控制	12-13
1.4 论文的主要工作内容	13-14
第二章神经网络理论	14-31
2.1 前言	14
2.2 神经网络概述	14-17
2.2.1 神经网络简介	14-15
2.2.2 神经网络的分类	15-16
2.2.3 神经网络的学习方式	16-17
2.3 BP神经网络	17-18
2.4 权衰减算法	18-22
2.4.1 剪枝算法概述	18-19
2.4.2 权衰减法	19-22
2.5 神经网络控制	22-31
2.5.1 神经网络控制概述	22-23
2.5.2 神经网络控制结构	23-27
2.5.3 神经网络控制器的学习	27-31
第三章时延水温对象的神经网络建模	31-38
3.1 前言	31
3.2 时延水温对象的神经网络建模	31-38
3.2.1 样本的获取	31-32
3.2.2 神经网络模型结构及训练	32-33
3.2.3 优化模型结构	33-38
第四章神经网络控制模型的MATLAB仿真	38-47
4.1 Simulink软件以及M文件	38-40
4.1.1 Simulink 简介	38
4.1.2 M文件S函数	38-40
4.2 Matlab仿真及结果	40-47
4.2.1 Matlab仿真建模	40-41
4.2.2 神经网络预测模型结合的神经PID控制	41-43
4.2.3 神经网络的直接逆控制	43-44
4.2.4 自适应神经网络控制模型	44-47
第五章 PROCESSLOGIX系统及控制应用	47-57
5.1 前言	47
5.2 Processlogix的安装和配置	47-50
5.2.1 Processlogix的组成	47-48
5.2.2 Processlogix 模块介绍以及I/O信号分配连接	48-50
5.3 系统安装以及Rslinx组态	50-52
5.3.1 系统安装	50-51
5.3.2 Rslinx组态以太网络	51-52
5.4 ControlBuilder及VBA编程	52-55
5.4.1 ControlBuilder配置	52-53
5.4.2 利用控制模块CM搭建液位PID控制回路	53-54
5.4.3 VBA编程嵌入	54-55
5.5 PID控制和自适应神经网络	55-57
5.5.1 PID控制	55
5.5.2 自适应神经网络控制	55-57
第六章总结与展望	57-59
6.1 本文主要工作总结	57
6.2 展望	57-59
致谢	59-60
参考文献	60-62
硕士期间所发表的论文	62

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388362



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