基于模糊神经网络控制的负压式燃气加热炉智能控制算法研究

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本课题以负压式燃气加热炉为研究对象,主要进行了过程控制算法的研究,研究开发了新的FNN控制器,着重讨论了FNN控制算法在负压式燃气加热炉控制过程中的应用问题。 在分析负压式燃气加热炉的工作过程、控制系统结构基础上,采用模糊逻辑控制技术与自寻优控制思想,设计了负压和空燃比模糊神经网络控制器,具有自动跟踪加热炉负压值和残氧含量变化及时调整空燃比的功能。这种基于模糊逻辑、神经网络的控制器,采用了混合学习算法。 通过对加热炉现场改造方案的PLC模拟试验系统和仿真试验结果表明,该算法的控制效果优于传统的PID控制算法,而且能有效跟踪被控对象参数时变及较大的干扰。 负压式燃气加热炉控制系统是典型的非线性、大滞后控制系统,根据本课题提出的FNN控制器建立的自适应控制方案,可以实现对负压式燃气加热炉的控制,模型参考自适应控制方案适宜向其它大滞后、非线性特性的过程控制对象(如流量、液位等)推广。
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