模糊神經網絡及其在熱工建模與控制中的應用研究.pdf

1、本文將神經網絡與模糊系統結合起米，研究采用模糊神經網絡技術米解決熱工過程建模利控制中的相關問題。 詳細分析了神經網絡與模糊系統建模利控制的基本原理。在眾多神經網絡算法中，徑向基函數神經網絡因結構簡單，得到了廣泛的研究與應用，尤其是動態(tài)徑向基函數神經網絡的構造算法方面的研究最為突出。其中，資源分配網絡及由其改進的最小資源分配網絡解決了靜態(tài)神經網絡不能適用于序貫學習的缺點，而且也在相關領域的工業(yè)應用中取得了成功；而模糊系統由于本身提

2、供了由專家構造語言信息并將其轉化為控制策略的一種系統的推理方法，使得模糊控制器得到廣泛發(fā)展并在現實中得以成功應用。將徑向基函數神經網絡與模糊系統分別用于非線性系統建模利典型熱工對象控制，通過仿真試驗表明，它們均具有較好的非線性建模與控制效果。 在分別介紹了神經網絡和模糊系統的基礎上，將二者結合，構成模糊神經網絡。根據模糊模型后什表達方式的不同，給出了基于標準模型的模糊神經網絡和基于T-S模型的模糊神經網絡兩種結構，并詳細介紹了兩

3、種網絡的學習算法。通過將其應用到非線性系統建模與典型二階對象的控制，驗證了模糊神經網絡算法在非線性建模與控制中應用的可行性。 在提出了模糊神經網絡算法的基礎上，進一步針對人型火電機組的典型熱工過程(如協調控制系統)及其它非線性熱工過程，分別進行建?；蚩刂?。根據華東四省一市的負荷實測值，建立了相應的可用于短劃負荷預洲的模糊神經網絡模型；將模糊神經網絡控制器應用于吳涇第二電廠的再熱汽溫系統，取得了較好的控制品質；最后，為有效克服傳統