人工智能-基于模糊算法的前馈控制和递归神经网络的反馈控制在中和过程控制中的应用.pdf

### 人工智能—基于模糊算法的前馈控制与递归神经网络的反馈控制在中和过程控制中的应用 #### 概述 中和过程控制是指在化学反应过程中通过精确控制加入的酸或碱来达到理想的pH值的过程。由于中和过程本身具有非线性和时延特性，传统的线性控制方法往往难以实现有效的控制。针对这一问题，浙江大学硕士学位论文提出了一种结合模糊控制和递归神经网络的新方法，以提高中和过程控制的效率和稳定性。 #### 非线性参数自调整与模糊控制 在中和过程中，反应物的性质复杂多变，且通常伴随着时延效应，使得建立精确的数学模型变得极为困难。因此，基于模型的传统前馈控制方法难以有效地应对pH值和原料水流波动等问题。PID（比例-积分-微分）控制算法虽被广泛应用于各种工业控制系统中，但在面对中和过程这样复杂的动态系统时，其调节速度和精确度不足，容易导致系统出现振荡现象，难以实现最优控制。 为解决上述问题，研究者采用了非线性参数自调整和基于模糊逻辑的前馈控制方法。模糊控制是一种基于操作人员经验而非依赖数学模型的控制策略，具有很强的鲁棒性，非常适合非线性、时变及带有时延的系统控制。因此，模糊控制被选作中和过程控制的前馈控制模型。 #### 基于改进Elman神经网络的一步前向预测控制 尽管神经网络能够逼近任意连续的非线性函数，但常用的多层前馈式反传网络本质上是一种静态网络，不适用于动态系统的实时辨识。而递归神经网络（如Elman神经网络）能够模拟动态系统的状态记忆机制，更适合用来建立时延系统的模型。因此，研究者提出了一种基于改进的Elman神经网络的一步前向预测控制算法。 文中详细描述了改进的Elman神经网络作为中和过程预测模型的训练算法，并利用神经网络的梯度信息来计算过程控制量的“滚动优化、反馈校正”的控制策略。此外，还介绍了基于改进Elman神经网络的一步前向预测控制的具体实现过程。 #### 控制效果分析 实验结果表明，采用改进Elman神经网络模型的方法具有良好的动态特性和较强的鲁棒性。相较于传统的PID控制和基于模型的前馈控制，新方法在处理中和过程控制时表现出更好的性能和适应能力。具体来说，新方法能够更快速地响应系统变化，减少振荡现象的发生，并能更准确地维持目标pH值，从而提高了整个控制过程的稳定性和效率。 #### 结论与展望 该论文提出的基于模糊控制的前馈控制与基于改进Elman神经网络的反馈控制相结合的方法，为解决中和过程控制中的难题提供了一种有效途径。通过将模糊控制的经验性和神经网络的学习能力相结合，不仅提高了控制系统的灵活性和适应性，还增强了系统的鲁棒性和稳定性。未来的研究方向可以进一步探索如何优化算法的计算效率，以及如何将这种方法推广到更广泛的化工过程控制领域。 #### 关键词 - pH值控制 - 模糊控制 - 前馈控制 - 神经网络控制 - Elman网络 - 优化算法 - 动态特性 - 鲁棒性