資料介紹
????? 針對水泥粉磨這一類難用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來描述以及常規(guī)模糊控制器的控制效果不理想等問題,通過將模糊控制技術(shù)與專家系統(tǒng)的有機(jī)融合,提出了基于模糊推理的貼近度決策方法,建立了模糊控制規(guī)則模型,解決了模糊推理的規(guī)則匹配問題,并給出了控制結(jié)論的化優(yōu)化求解模型。實驗結(jié)果表明該方法改善了負(fù)荷控制性能,提高了產(chǎn)品質(zhì)量和磨機(jī)生產(chǎn)效率。
關(guān)鍵詞: 專家系統(tǒng);模糊控制;推理機(jī);貼近度
???? 復(fù)雜系統(tǒng)是指多變量、非線性、時變、強(qiáng)干擾并具有耦合的大時滯系統(tǒng),在水泥、石油、化工等生產(chǎn)控制過程中較為常見。在復(fù)雜系統(tǒng)中, 許多參數(shù)都是受不確定性因素影響的隨機(jī)變量,其特點主要表現(xiàn)在[1]:1) 難于建立確定的過程控制數(shù)學(xué)模型;2) 系統(tǒng)信息的模糊性及復(fù)雜的信息模式;3) 高度非線性、大滯后、強(qiáng)耦合性和各種干擾的存在;4) 多層次、多目標(biāo)的控制要求、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理以及嚴(yán)格的性能指標(biāo)等。這些特點使得采用單一的基于定量數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制理論與技術(shù)已不可能對復(fù)雜工業(yè)過程實施有效控制[2]。采用現(xiàn)代控制技術(shù)研究復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題具有很重要的現(xiàn)實意義。
???? 近年來,模糊控制技術(shù)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能方法在復(fù)雜工業(yè)過程的建模與控制中得到了廣泛的研究與應(yīng)用[3]。但由于控制對象越來越復(fù)雜, 使得采用任何一種單一的控制技術(shù)設(shè)計出的控制器已經(jīng)不能獲得滿意的控制品質(zhì)要求。將模糊控制與其它控制技術(shù)融合起來實現(xiàn)對一個復(fù)雜的對象進(jìn)行控制的方法目前正在被廣泛研究和使用。
水泥生產(chǎn)過程具有復(fù)雜系統(tǒng)的典型特征, 目前采用的控制技術(shù)總體上仍停留在PID 調(diào)節(jié)反
饋控制水平。以水泥粉磨生產(chǎn)過程控制為例,從被控對象入手分析問題,采用專家模糊控制技術(shù)研究這類復(fù)雜對象的建模和控制,具有一定的代表意義。
關(guān)鍵詞: 專家系統(tǒng);模糊控制;推理機(jī);貼近度
???? 復(fù)雜系統(tǒng)是指多變量、非線性、時變、強(qiáng)干擾并具有耦合的大時滯系統(tǒng),在水泥、石油、化工等生產(chǎn)控制過程中較為常見。在復(fù)雜系統(tǒng)中, 許多參數(shù)都是受不確定性因素影響的隨機(jī)變量,其特點主要表現(xiàn)在[1]:1) 難于建立確定的過程控制數(shù)學(xué)模型;2) 系統(tǒng)信息的模糊性及復(fù)雜的信息模式;3) 高度非線性、大滯后、強(qiáng)耦合性和各種干擾的存在;4) 多層次、多目標(biāo)的控制要求、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理以及嚴(yán)格的性能指標(biāo)等。這些特點使得采用單一的基于定量數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制理論與技術(shù)已不可能對復(fù)雜工業(yè)過程實施有效控制[2]。采用現(xiàn)代控制技術(shù)研究復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題具有很重要的現(xiàn)實意義。
???? 近年來,模糊控制技術(shù)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能方法在復(fù)雜工業(yè)過程的建模與控制中得到了廣泛的研究與應(yīng)用[3]。但由于控制對象越來越復(fù)雜, 使得采用任何一種單一的控制技術(shù)設(shè)計出的控制器已經(jīng)不能獲得滿意的控制品質(zhì)要求。將模糊控制與其它控制技術(shù)融合起來實現(xiàn)對一個復(fù)雜的對象進(jìn)行控制的方法目前正在被廣泛研究和使用。
水泥生產(chǎn)過程具有復(fù)雜系統(tǒng)的典型特征, 目前采用的控制技術(shù)總體上仍停留在PID 調(diào)節(jié)反
饋控制水平。以水泥粉磨生產(chǎn)過程控制為例,從被控對象入手分析問題,采用專家模糊控制技術(shù)研究這類復(fù)雜對象的建模和控制,具有一定的代表意義。
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