青霉素工业结晶过程模糊控制系统及BP神经网络辨识研究

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青霉素工业结晶过程是一个具有很强的不确定性的间歇过程.该文针对该过程中用加热蒸汽阀开度同时控制结晶器中液相温升速率和蒸发速率这一重要控制回路,进行了模糊控制系统设计方面的研究,并采用BP神经网络对控制对象过程辨识进行了初步探讨.该研究室曾针对该文所研究的控制回路建立了二输入的常规模糊控制器,该文在此基础上建立了三输入的常规模糊控制器.鉴于常规模糊控制器存在一些固有缺陷,该文在"可变论域"基础上提出了简单的自校正控制思想,建立了离线优化的自校正模糊控制器,该模糊控制器可在控制系统的动态特性和稳态特性等方面大幅度改善常规模糊控制器的控制性能.同常规模糊控制器一样,离线优化自校正模糊控制器对其控制参数具有很强的鲁棒性,可以据经验确定模糊控制器的控制参数.为了增强控制系统对具有不确定性的控制对象过程的控制能力,该文建立了参考模型自适应模糊控制系统.由于采用Mamdani直接推理算法的参考模型自适应模糊控制系统实时性较差,该文提出了隶属函数加权法这一新的模糊推理算法,该算法可提高参考模型自适应模糊控制系统的实时性.该文采用BP神经元网络建立了控制对象过程的"黑箱模型",该模型经过处理后可以用为该文的参考模型自适应模糊控制系统的参考模型.该文提出的修正BP算法比传统的BP算法有更快的收敛速度,但由于本模型训练数据量大,故该文所建模型仅能用于离线训练.
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