论文部分内容阅读
论文针对两种类型非线性过程控制系统,分别提出了相应的智能控制方法,并将其应用于实际中。第一类被控系统为滞后时间小、响应速度快(控制周期要求在200ms 以内)的非线性过程控制系统,这类系统的典型代表是焊管连续生产中焊接过程(对焊管采用直接高频感应加热方式或直接电阻加热方式)温控系统; 第二类被控系统为大滞后(滞后时间≥10s)非线性过程控制系统,其主要特点为滞后时间长、响应速度慢,这类系统的典型代表是工业电阻加热炉温控系统。论文主要工作如下: 1)对智能控制理论及应用的历史和发展现状进行了综述,并指出了目前存在的问题和发展研究方向。2)针对第一类非线性过程控制系统,提出了相应的具有分级结构的模糊自适应控制方法。其设计思想是将整个控制系统构成三级控制结构:(1)基本模糊控制级。为了满足系统实时控制要求,基本模糊控制级采用模糊逻辑控制方式。(2)自适应调整级。为了适应被控系统参数时变情况,采用自适应控制方式,定时在线调整模糊控制器参数。(3)过程状态判别级。为了克服过程状态变化(或不同实际工况)的影响,提高控制系统的鲁棒性能,将过程状态判断作为辅助输入量,根据系统所处过程状态,采用相应的控制参数集。文中给出了控制系统的稳定性分析,并进行了控制仿真研究。3)针对第二类非线性过程控制系统,提出了一种新型联想记忆神经网络结构和学习算法,通过引入联想记忆衰减因子λ,提高了对非线性系统的辨识能力。通过与Elman 神经网络辨识方法的仿真比较,说明新型联想记忆神经网络辨识方法具有很好的动态辨识能力和泛化能力。文中给出了学习算法的收敛性分析和λ的选取方法。4)针对第二类非线性过程控制系统,提出了一种具有逆辨识结构的模糊神经网