| 【中文题名】 | 基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制研究 |
| 【英文题名】 | Study on Control of Water Level in Marine Boiler Based on Fuzzy Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-25 |
| 【中关键词】 | 模糊控制,补偿模糊神经网络,遗传算法,综合学习算法,, |
| 【英关键词】 | Fuzzy Control,compensatory fuzzy neural networks,Genetic Algorithm,hybrid algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
锅炉是工业过程中不可缺少的动力设备,为确保安全,稳定生产,对锅炉的自动控制十分重要,其中汽包水位是一个非常重要的被控变量。由于锅炉的水位调节过程具有非线性、不稳定性、时滞等特点。传统的锅炉水位控制系统大都采用PID控制,难以取得满意的控制效果。
本论文在较为系统地分析模糊神经网络理论和遗传算法基本原理、理论的基础上,针对已有控制方法的不足,提出一种基于补偿模糊神经网络的控制方法,通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入,构造补偿模糊神经网络控制器;并围绕这一网络结构,对传统遗传算法中的遗传操作进行改进,提出基于遗传算法的优化策略,实现模糊网络结构和参数的优化。
本文尝试将模糊网络技术应用到汽包水位控制中,构造基于补偿模糊神经网络的锅炉水位控制器,用以取代目前在水位控制中普遍使用的PID控制器。通过仿真表明本文的控制算法是有效的,其控制效果明显优于PID控制器,而且能有效跟踪被控对象参数的时变及干扰,取得了比较满意的控制效果。
本文的主要研究内容如下:
1.模糊神经网络理论的研究。详细的研究和探讨了基于补偿推理的模糊神经网络。包括网络结构、学习算法等。
2.对遗传算... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
|
ABSTRACT |
4-8 |
|
1 绪论 |
8-13 |
|
1.1 研究的目的和意义 |
8-9 |
|
1.2 研究背景和现状 |
9-11 |
|
1.3 本文研究的主要内容 |
11-13 |
|
2 智能控制技术 |
13-22 |
|
2.1 模糊控制技术 |
13-16 |
|
2.1.1 概述 |
13-14 |
|
2.1.2 模糊控制 |
14-16 |
|
2.2 人工神经网络技术 |
16-20 |
|
2.2.1 概述 |
16-19 |
|
2.2.2 神经网络控制 |
19-20 |
|
2.3 模糊神经网络 |
20-22 |
|
3 补偿模糊神经网络 |
22-34 |
|
3.1 补偿模糊神经元 |
22-24 |
|
3.2 补偿模糊神经网络的结构 |
24-30 |
|
3.2.1 网络结构 |
24-25 |
|
3.2.2 补偿模糊推理 |
25-26 |
|
3.2.3 补偿模糊神经网络的通用逼近性 |
26-30 |
|
3.3 补偿模糊神经网络的学习算法 |
30-31 |
|
3.4 基于补偿模糊神经网络的控制器 |
31-34 |
|
3.4.1 补偿模糊神经网络控制器的结构 |
31-32 |
|
3.4.2 补偿模糊神经网络控制系统 |
32-34 |
|
4 遗传算法 |
34-42 |
|
4.1 基本遗传算法 |
34-39 |
|
4.1.1 遗传算法的研究历史 |
34-35 |
|
4.1.2 基本遗传算法原理 |
35-39 |
|
4.2 自适遗传算法 |
39-42 |
|
5 基于混合算法的模糊神经网络建模 |
42-50 |
|
5.1 结构辨识 |
42-44 |
|
5.2 参数辩识 |
44-50 |
|
5.2.1 网络结构的学习 |
44-47 |
|
5.2.2 参数优化 |
47-50 |
|
6 锅炉汽包水位控制方法仿真 |
50-59 |
|
6.1 锅炉汽包水位的特性 |
50-52 |
|
6.2 仿真 |
52-59 |
|
6.2.1 仿真软件功能概述 |
52-53 |
|
6.2.2 构造补偿模糊神经网络控制器模型 |
53-54 |
|
6.2.3 仿真结果与分析 |
54-59 |
|
7 总结与展望 |
59-61 |
|
致谢 |
61-62 |
|
参考文献 |
62-64 |
|
附录：作者在攻读硕士期间发表的论文目录 |
64 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389087 |
