2002
年第
26
卷
第
6
期
石油大学学报(自然科学版)
Vo
l. 26 No.6
Dec
.2002 Journal of the University
of
Petroleum, China
文章编号
:1000-5870(2002)06-0105-05
基于径向基神经网络的精馆塔产品质量自适应控制
时海涛，李树荣，王维波，王
钊
(石油大学信息与控制工程学院，山东东营
25706
1)
摘要:对精馆塔全阶模型进行了分析，设计了基于
RBF
神经网络的直接自适应控制器。采用双端控制，克服了
单端控制的不足。网络权值的调整算法基于所选择的
Lyapunov
函数，这样可保证闭环系统的稳定性和权值参数的
收敛性。仿真结果表明所设计闭环系统具有良好的跟踪性和鲁棒性。
关键词:精馆塔;径向基神经网络;反馈线性化;直接自适应控制器;闭环系统;仿真
中图分类号
:TP
273.2
文献标识码
:A
引
精馆塔是石油化工生产过程中最常见的分离设
备。在满足一定假设条件下，可建立精馆塔的状态
空间模型，但在实际中很难得到系统的精确模型。
同时精馆塔具有大滞后、高度非线性、变量多、控制
回路搞合严重等特点，操作中常采用单端控制。对
于纯度要求很高的精锢塔系统，单端控制不能满足要
求。因此必须研究两端或多点控制方案。笔者利用
神经网络的特性，采用双端
(L
，
V)
控制方案，设计精
馆塔系统的神经网络自适应控制器。该系统的被控
变量分别是塔顶和塔底两端产品质量，是一个多输入
多输出
(MIMO)
系统。
1
径向基函数神经网络
径向基神经网络是一类前向网络，其映射关系
可表示为
[1]
Fj(z)
=
:6乌(
.
)ω
Ji
=
ST(z)
吭(1)
其中
S(z)
=
[SO
,
SI(Z)
,
…,
s
",
(z)F.
(2)
式中，
Si
(
.)
= S (
11
z
一
μi
11
)为基函数
;μr
为第
i
个中
心
，
i
1，…
，
rn
，
m
为中心个数;
So
1;
WjO
为输出
节点对应阔值;吭为包含域值的第
J
个输出对应的
权向量，民
ε
R'"
飞
z
εR
户，为输入向量;乌(
•
)为
网络第
j
个输出。采用高斯函数时，有
「一
(z
一
μJT(Z
一
μi)
l
心)
=即
|2
「|，
14
，
2
，…
，
m.
L
σJ
收稿日期
:2001-11-08
(3)
式中，
σ2
为高斯函数的宽度。
2
非线性系统神经网络自适应控制
器设计
假定一多输入多输出仿射非线性系统已经化
为如下标准型
[2].
其中
{土吵吵[川
+
G(x
,7]
)u]
(4)
斗=
f.,/ x,
7])
+
:6
g ,
/x
,7] )Uj;
y =
[xl
… XT]T;
(5)
F =
[11
,…
,
lmF
, G =
(gi)mxm'
(6)
y
εR
拙
，
x
εR
户，市
εRn-p
,
们
o
1_
_,
I
Ai
= I j - I , A = diag( A 1
,…
,
Am).
LO
0 J
式中，
ρ=
:6
ri'
r =
[rl'
巧，…
，
rmJ
为相对阶;
i=l
B;
为
ρ
阶单位阵的第二
:η
列
，
i 1
,…
,
m;
B
[B
1
，
…
，
Bm];
元
，
gi/i
，
j
=
1
，…
，
m)
为光滑未知的
非线性函数。
假设
1
在闭集
(l
x
甲
CR
n
上
，
G(x
，7])
非奇异，
llP
1
G(
工，7]
)1#0
。
若系统要眼踪如下的期望模型:
1-α
l
Z
+
rl
1
z=Az+BI
1 ,
(7)
L - amz + rmJ
作者简介:时海涛(1
977
一)
，男(汉族)，山东单县人，硕士，从事非线性系统神经网络自适应控制领域的研究。
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