（電力電子與電力傳動(dòng)專業(yè)論文）基于rbf模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究.pdf

英文摘要 s t u d yo nc o n t r o lo fw a t e rl e v e li nm a r i n eb o i l e rb a s e do nr b f f u z z yn e u r a ln e t w o r k a b s t r a c t i nt h i sp a p e r t h ec o n t r o ls y s t e mo fm a r i n eb o i l e ri ss t u d i e d b e c a u s eo ft h e n o n l i n e a rn a t u r eo fb o i l e r sw i t hi n s t a b l ep a r a m e t e ra n dd i f f i c u l t i e so fb u i l d i n ga c c u r a t o m a t hm o d e l c o m b i n e df u z z yc o n t r o lt h e o r ya n dn e u r a ln e t w o r k st h e o r y a n dp r o p o s e da c o n t r o l l e rb a s e do nr b fn e u r a ln e t w o r kt oc o n t r o lm a r i n eb o i l e r s i m u l a t i o ni s p e r f o r m e dt ot h eb o i l e rc o n t r o lm e t h o do fu s i n gr b ff l l z z yn e u r a ln e t w o r kb ym a t l a b s o t b v a r e t h er e s u l t si n d i c a t et h a tt h ec o n t r o la r i t h m e t i cp r e s e n t e di n t h i sp a p e ri s e f f e c t i v e t h ec o n t r o le f f e c ta n dt h ep e r f o r m a n c ei sb e t t e rt h a nt h a to ft h ep i dc o n t r o l l e r t h ef u z z yp i dc o n t r o l l e ra n dt h en e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e r t h em a i nr e s e a r c ho ft h ep a p e ri sa sf o l l o w s f i r s t l y t h ea c c u r a t em o d e l so fb o i l e rd r u mw a t e rs y s t e ma lee s t a b l i s h e di na c c o r d w i t ht h et h e o r yo fm a r i n eb o i l e r s e c o n d r e l a t i v et h e o r i e so ff n na les u m m a r i z e d o nt h eb a s i so ff u z z yc o n t r o l a n dn e u r a ln e t w o r kt h e o r y t h ep a p e rp r e s e n t saf u z z yn e u r a ln e t w o r k sc o n t r o l l e rw h i c h c o m b i n e sa d v a n t a g e so ft h ef u z z yc o n t r o la n dn e u r a ln e t w o r k sc o n t r o lt h r o u g ht h e a n a l y s i so nt h es h o r t a g eo ft h o s e i ti sc o n s t r u c t e db yr b ff u z z yn e u r a ln e t w o r k s t h i r d i ti sd e s i g n e df o rt h ef u z z yp i dc o n t r o l l e r r b fn e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e r a n dr b f f u z z yn e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e rb a s e do nt h es a m e m o d e lo f b o i l e rw a t e rl e v e l f o u r t h s i m u l a t i o ni sp e r f o r m e dt ot h ep i dc o n t r o l l e r f u z z yp i dc o n t r o l l e r t h e n e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e ra n dr b ff u z z yn e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e rb ym a t l a bs o t t w a r e 碭口r e s u l ti n d i c a t e st h a tr b ff u z z yn e u r a ln e t w o r kc o n t r o ls y s t e mh a sab e t t e r a d a p t a b i l i t ya n ds t r o n g e ra n t i j a m m i n ga b i l i t y a n di ti sp r a c t i c a b l et oa p p l yi nb o i l e r w a t e rl e v e lc o n t r 0 1 k e yw o r d s b o i l e r sw a t e ri e v e l f u z z yc o n t r o l n e u r a ln e t w o r k s r b ff u z z n e u r a ln e t w o r k s 大連海事大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明 本論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下 獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果 撰寫成碩士學(xué)位論文 基王嬰e 搓物控絲圓終的照旦叢坦?jié)O魚丞焦撞劍硒窺 除論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外 對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體 均 已在文中以明確方式標(biāo)明 本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體 已經(jīng)公開發(fā)表或未公開發(fā)表的成果 本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān) 論文作者簽名 劉匈坍 弘口揮弓月 f 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解 大連海事大學(xué)研究生學(xué)位論文提交 版權(quán)使用管理辦法 同意大連海事大學(xué)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論 文的復(fù)印件和電子版 允許論文被查閱和借閱 本人授權(quán)大連海事大學(xué)可以將本 學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索 也可采用影印 縮印或掃 描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文 保密口 在 年解密后適用本授權(quán)書 本學(xué)位論文屬于 保密口 不保酗 請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打 4 論文作者簽名 劉甥鷗導(dǎo)師簽名 丑乒移 日期 為0 3 年專月專f 日 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 第1 章緒論 1 1 船用鍋爐控制系統(tǒng)及其研究現(xiàn)狀 船用鍋爐同工業(yè)鍋爐一樣是一種復(fù)雜的被控對(duì)象 是一種生產(chǎn)蒸汽的換熱設(shè) 備 它通過煤 油和天然氣等燃料的燃燒釋放出化學(xué)能并通過傳熱過程把能量傳 遞給水 使水轉(zhuǎn)變成蒸汽 蒸汽直接供給生產(chǎn)中所需的熱能 或通過蒸汽動(dòng)力機(jī) 械轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械能 或通過汽輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔?所以鍋爐的中心任務(wù)是把燃料 中的化學(xué)能最有效地轉(zhuǎn)變?yōu)檎羝臒崮?因此 近代鍋爐亦稱作蒸汽發(fā)生器 l 在蒸汽動(dòng)力裝置的船舶上 蒸汽鍋爐產(chǎn)生的高溫高壓蒸汽用于驅(qū)動(dòng)主汽輪機(jī) 運(yùn)轉(zhuǎn) 以推動(dòng)船舶前進(jìn) 同時(shí) 也為各種以蒸汽為動(dòng)力的復(fù)機(jī)和其他需要以蒸汽 為熱源的設(shè)備提供不同質(zhì)量的蒸汽 這種以驅(qū)動(dòng)主汽輪機(jī)為主要任務(wù)的蒸汽鍋爐 稱為主鍋爐 其要求蒸汽參數(shù)為 壓力6 o 1 0 o l v i p a 溫度5 2 0 5 4 5 c 2 1 在柴油機(jī)動(dòng)力裝置的船舶上 鍋爐產(chǎn)生的蒸汽主要用于加熱燃油 滑油 工 作水 驅(qū)動(dòng)輔助及提供各種生活用汽 這種鍋爐稱為輔鍋爐 其蒸汽參數(shù)較低 3 在柴油機(jī)動(dòng)力裝置的干貨船上 一般設(shè)一臺(tái)產(chǎn)生飽和蒸汽 o 5 一0 8 m p a 的輔鍋 爐 其蒸發(fā)量為1 一2 t h 在以柴油為動(dòng)力裝置的油船上 因?yàn)榧訜嶝浻?驅(qū)動(dòng)貨 油泵 鍋爐給水泵及各種甲板機(jī)械以及洗艙需要大量的蒸汽 所以一般都裝有1 2 臺(tái)壓力為1 3 1 7 m p a 生產(chǎn)飽和的蒸汽的輔鍋爐 其蒸發(fā)量為2 0 1 5 0 t h 1 1 1 船用鍋爐的主要調(diào)節(jié)任務(wù) 船用鍋爐設(shè)備要求根據(jù)生產(chǎn)負(fù)荷的需要 供應(yīng)一定壓力和溫度的蒸汽 同時(shí) 要保證在安全 經(jīng)濟(jì)的條件下運(yùn)行 4 所以 其主要的的調(diào)節(jié)任務(wù)有 1 鍋爐供給負(fù)荷的蒸汽壓力保持在一定范圍內(nèi) 2 鍋爐汽包的水位保持在一定范圍內(nèi) 3 爐膛負(fù)壓保持在一定范圍內(nèi) 4 保持鍋爐燃燒的經(jīng)濟(jì)性和安全運(yùn)行 第l 章緒論 1 1 2 船用鍋爐主要控制系統(tǒng) 鍋爐是典型的復(fù)雜熱工系統(tǒng) 其建模與控制問題一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn) 在 實(shí)際工程中 為實(shí)現(xiàn)上述調(diào)節(jié)任務(wù) 鍋爐設(shè)備的控制主要包含了以下控制系統(tǒng) 5 1 鍋爐汽包水位的控制 操縱變量是給水流量 它主要考慮汽包內(nèi)部的物 料平衡 使給水量適應(yīng)蒸發(fā)量 維持其保證水位在工藝允許范圍內(nèi) 這是保證鍋 爐安全運(yùn)行的必要條件 也是鍋爐正常運(yùn)行的主要標(biāo)志之一 2 鍋爐燃燒系統(tǒng)的控制 燃燒系統(tǒng)中有三個(gè)被控變量 蒸汽壓力 或負(fù)荷 煙氣成分 反映燃燒經(jīng)濟(jì)性的指標(biāo) 和爐膛負(fù)壓及三個(gè)操縱變量 燃料量 送風(fēng) 量和引風(fēng)量 這些變量相互關(guān)聯(lián) 需要統(tǒng)籌兼顧 組成合適的燃燒系統(tǒng)控制方案 使燃料量和空氣量保持一定的比例 以保證燃燒的經(jīng)濟(jì)性和鍋爐的安全性 同時(shí) 使引風(fēng)量和送風(fēng)量相適應(yīng) 使?fàn)t膛負(fù)壓保持在一定的范圍內(nèi) 1 1 3 船用鍋爐控制的特點(diǎn) 作為過程控制的一個(gè)典型 船用鍋爐控制具有以下特點(diǎn) 1 鍋爐控制的動(dòng)態(tài)特性具有大慣性大延時(shí)的特點(diǎn) 而且伴有非線性 2 控制過程屬于慢過程參數(shù)控制 由于控制過程具有大慣性大延時(shí)的特點(diǎn) 因而決定了鍋爐控制是一個(gè)慢過程 3 定值控制是鍋爐控制的一種主要形式 在鍋爐控制系統(tǒng)中 其給定值是 恒定的或保持在很小的范圍內(nèi)變化 控制的主要目的是在于如何減小或消除外界 干擾對(duì)被控制量的影響 1 1 4 船用鍋爐控制的研究背景與現(xiàn)狀 船用鍋爐屬于過程控制中常見的一類較為典型的控制對(duì)象 作為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過 程自動(dòng)化的過程控制系統(tǒng) 在近幾十年發(fā)展很快 其控制技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè) 歷史階段 1 純手動(dòng)階段 在六十年代以前 由于自動(dòng)化技術(shù)與電子技術(shù)發(fā)展不成熟 人們的自動(dòng)化觀念還比較淡薄 這段時(shí)期的鍋爐一般采用純手動(dòng)的控制方式 即 操作工人通過經(jīng)驗(yàn)決定送風(fēng) 給水 引風(fēng) 給煤的多少 通過調(diào)節(jié)電位器等方式 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 來達(dá)到控制鍋爐的目的 這樣就要求司爐人員必須由豐富的經(jīng)驗(yàn) 增加了工人的 勞動(dòng)強(qiáng)度 事故率高 更談不上保證鍋爐的高效率運(yùn)行 2 自動(dòng)化單元組合儀表控制階段 隨著自動(dòng)化技術(shù)與電子技術(shù)的發(fā)展 國 外已經(jīng)開發(fā)并廣泛應(yīng)用了全自動(dòng)工業(yè)鍋爐控制技術(shù) 6 0 年代前期 我國船用鍋爐 的控制技術(shù)開始發(fā)展 6 0 年代后期我國引進(jìn)了國外的全自動(dòng)燃油船用鍋爐的控制 技術(shù) 7 0 年代后期已經(jīng)研制了一些船用鍋爐的自動(dòng)化儀表 正式將自動(dòng)化技術(shù)應(yīng) 用與船用鍋爐控制領(lǐng)域 因而熱效率有所提高 事故率也有所下降 但是 由于 采用單元組合儀表靠硬件來實(shí)現(xiàn)控制功能 可靠性低 精度不高 而且只能完成 一些簡單的控制算法 不能實(shí)現(xiàn)一些較先進(jìn)的算法和控制技術(shù) 控制效果仍然不 理想 3 采用微機(jī)測控階段 隨著電子技術(shù)的發(fā)展 高集成度 高可靠性 價(jià)格 低廉的微型計(jì)算機(jī) 單板機(jī) 單片機(jī) 工業(yè)專用控制計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)以及在我國的 廣泛應(yīng)用 為鍋爐控制領(lǐng)域開辟了一片廣闊的天地 運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù) 開發(fā)出高 效率 高可靠性 全自動(dòng)的微機(jī)測控系統(tǒng)日益得到重視 8 0 年代后期至今 國內(nèi) 已經(jīng)陸續(xù)出現(xiàn)了各種各樣的鍋爐微機(jī)測控系統(tǒng) 明顯地改善了鍋爐的運(yùn)行狀況 但還不夠完善 并對(duì)環(huán)境和抗干擾要求較高 4 智能控制理論的應(yīng)用階段 由于現(xiàn)代控制理論的發(fā)展以及各方面的應(yīng)用 解決了傳統(tǒng)控制理論難以解決的問題 給過程控制帶來了嶄新的應(yīng)用前景 并取 得了前所未有的效果 成為目前正在迅速發(fā)展的一個(gè)領(lǐng)域 各種形式的控制系統(tǒng) 智能控制器不斷地開發(fā)和利用 目前常用的有 多級(jí)遞階智能控制 專家控制系 統(tǒng)與專家控制器 仿人智能控制器 自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng) 除此之外還有綜合了幾種 控制形式的混合式智能控制器等多種形式 如以模糊控制為基礎(chǔ)的專家模糊控制 系統(tǒng) 最常見的是以常規(guī)p i d 數(shù)字控制為基礎(chǔ) 通過專家系統(tǒng)在線實(shí)時(shí)整定p i d 控制參數(shù) 即所謂的智能自適應(yīng)p i d 控制器 綜上所述 近幾十年來 過程控制系統(tǒng)硬件正在發(fā)生巨大的變化 但是從其 控制算法來看 在鍋爐的自動(dòng)控制中普遍采用的還是傳統(tǒng)的p i d 控制 雖然模糊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)得到比較廣泛的應(yīng)用于工業(yè)控制中 但模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在船 第l 章緒論 用鍋爐控制的應(yīng)用還處于起步階段 沒形成系統(tǒng)理論 仍需進(jìn)一步研究 1 2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計(jì)算 分布式信息存儲(chǔ) 容錯(cuò)能力強(qiáng)以及具備自適應(yīng)學(xué)習(xí) 功能等一系列的優(yōu)點(diǎn) 在解決高度非線性和嚴(yán)重不確定性系統(tǒng)的控制方面具有很 大的潛力 但一般來說 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合表達(dá)基于規(guī)則的知識(shí) 因此在對(duì)神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí) 由于不能很好的應(yīng)用已有的經(jīng)驗(yàn)知識(shí) 常常只能將初始權(quán)值取為 零和隨機(jī)數(shù) 從而增加了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)間或者陷入非要求的局部極值 另一方面 模糊邏輯也是一種處理不確定性 非線性等問題的有力工具 它 比較適合于表達(dá)那些模糊或定性知識(shí) 其推理方式比較類似于人的思維模式 這 些都是模糊邏輯的顯著優(yōu)點(diǎn) 很多國際著名的專家學(xué)者指出 模糊控制是2 1 世 紀(jì)的控制技術(shù) 將有非常廣闊的發(fā)展前途和產(chǎn)品市場 但是 一般來說模糊邏輯 系統(tǒng)缺乏學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力 雖然模糊自適應(yīng)控制可以一定地實(shí)現(xiàn)這種功能 但 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)控制是比較困難的 基于上述討論可以想到 若能將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適當(dāng)結(jié)合起來 吸取兩 者的長處 則可組成比單獨(dú)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)或單獨(dú)的模糊系統(tǒng)性能更好的系統(tǒng) 把模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)的結(jié)合起來的研究始于7 0 年代中期 6 但是進(jìn)展 比較快的還是進(jìn)入8 0 年代中期之后 s c l e e 和e t l e e 1 9 7 4 高木 1 9 9 0 特別是日本研究工作者在這方面的研究非?；钴S 并應(yīng)用到了溫度控制 家用電 器 模式識(shí)別 圖像處理等領(lǐng)域 早期的嘗試 主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來改善模糊 系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力 如采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近模糊系統(tǒng)的輸入輸出 7 1 調(diào)整隸屬度函數(shù) 和規(guī)則 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)關(guān)系矩陣等 但是 現(xiàn)在備受注目的方法是將模糊 系統(tǒng)用等價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn) 形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 孫烈 或稱為神經(jīng)模糊推理 系統(tǒng) n e u r a l f u z z yi n f e r e n c es y s t e m 這樣 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就一方面具有表達(dá)模糊 知識(shí)與實(shí)現(xiàn)模糊推理的功能 另一方面又繼承了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和強(qiáng) 大的數(shù)據(jù)信息處理能力 自適應(yīng)能力 自調(diào)整 自學(xué)習(xí)能力 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合了模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者的優(yōu)點(diǎn) 既可以說是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基于p s f 模翻神經(jīng)穰絡(luò)的船蔫鍋爐汽包水位控制研究 實(shí)瑗了模糊邏輯推理 也可以認(rèn)為是模糊純的神經(jīng)露絡(luò) 可以預(yù)見 模糊神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)對(duì)智能控制技術(shù)將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響 但是 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍處予發(fā)展階段 理 論和技術(shù)還存在許多有待解決的闖題疆 1 采用何種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 產(chǎn)生何種形式的規(guī)則和隸屬度函數(shù)形式才能使 系統(tǒng)達(dá)到最佳的結(jié)合 2 模糊簡化推理方法的研究 以滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)性 離精度要求 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性研究 4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織 自學(xué)習(xí)算法的研究 1 3 課題的提出 船用鍋爐同工業(yè)鍋爐一樣 是一種復(fù)雜的被控系統(tǒng) 它的控制具有如下特點(diǎn) 其要求監(jiān)測點(diǎn)繁多 控制工藝復(fù)雜 各控制回路問耦合強(qiáng)烈 并具有嚴(yán)重的非線 性特性和不確定性 控制對(duì)象容量較大并有較長的滯后時(shí)問 因此控制困難 傳 統(tǒng)的控制方式多采用p i d 控制 而p i d 控制存在著易產(chǎn)生超調(diào)等缺點(diǎn) 難以達(dá)到 理想的控制效果 在大型的油輪上 轆鍋爐的蒸發(fā)量一般較大 汽壓較高 要求 水位和汽壓穩(wěn)定 對(duì)控制系統(tǒng)提出了更高的要求 9 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是智能控制的一個(gè)重要分支領(lǐng)域 它是一種基本上不依賴 于數(shù)學(xué)模型的控制方法j 適用于那些具有強(qiáng)耦合 不確定性或高度非線性的被控 對(duì)象 所以本文以船焉鍋爐汽包水位為被控對(duì)象 提出了一種新的控制算法 基 于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋爐的過程控制 課題包括以下幾個(gè)方面的內(nèi) 容 1 論文首先根據(jù)船舶鍋爐的工作原理 通過機(jī)理建模的方法 并通過一定 麓假設(shè)和簡化 得到鍋爐汽包水位的數(shù)學(xué)模型 2 模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的研究 在介紹模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基 礎(chǔ)上 針對(duì)兩者的不足 綜合了模糊控制系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn) 提爨了一 種新的控制算法 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋爐汽包水位的控制 3 為了驗(yàn)證r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的可行性與優(yōu)越性 在相同鍋爐水位 第1 章緒論 模型的基礎(chǔ)上 設(shè)計(jì)了相應(yīng)的模糊p i d 控制器 r b f 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和r b f 模糊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 4 用m a t l a b 對(duì)應(yīng)用模糊p i d 控制 r b f 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及r b f 模糊神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)控制的鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真 最后分析得出 r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)控制系統(tǒng)具有良好的控制效果 說明了這種控制系統(tǒng)的可行性與優(yōu)越性 基予r b f 模襁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 第2 章船用鍋爐汽包水位的數(shù)學(xué)模型及其傳統(tǒng)控制算法 汽包承位是鍋爐運(yùn)行酶重要指標(biāo) 鍋爐汽包水位控制的任務(wù)是使給水量躡蹤 鍋爐蒸發(fā)量 并保持水位在一定范圍內(nèi) 維持汽包水位在給定范圍內(nèi)是保證鍋爐 運(yùn)行的重要條件 也是鍋爐正常運(yùn)行的主要指標(biāo)之一 水位的過離 過低都會(huì)給 鍋爐及蒸汽用戶的安全操作帶來不利的影響 首先 水位過高會(huì)影響汽包內(nèi)的汽 水分離 飽和水蒸氣將會(huì)帶走過多水 導(dǎo)致過熱氣管璧結(jié)垢并損壞 其次 水位 過低 會(huì)因?yàn)槠鼉?nèi)的水量較少 而負(fù)荷很大 加快水的汽化速度 使汽包內(nèi)的 永量變化速度加快 著不及時(shí)加以控制 將使汽包內(nèi)的水全部汽化 尤其對(duì)大中 型鍋爐 水在汽包內(nèi)的停留時(shí)間極短 從而導(dǎo)致水冷壁燒壞 甚至引起爆炸 所 以 必須對(duì)汽包水位進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié) 將水位嚴(yán)格控制在規(guī)定的范圍之內(nèi) 因此 我們有必要對(duì)汽包水位的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行學(xué)習(xí)研究 2 1 汽包水位模型及其動(dòng)態(tài)特性分析 鍋爐汽水系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)可用豳2 量來表示 8 薹一給承母管2 一譎節(jié)闌3 一省煤器4 一汽包 5 一下降管6 一上升管7 一過熱器8 一蒸汽母管 圖2 1 船用鐫爐汽水系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 f i g 2 1t h es t r u c t u r vo f s t e a ma n dw a t e rs y s t e mo f m a r i n eb o i l e r 第2 章船用鍋爐汽包水位的模型建立及其傳統(tǒng)控制算法 鍋爐汽包水位不僅受到鍋爐的給水流量 輸入量 和蒸汽流量 輸出量 之 間平衡關(guān)系的影響 同時(shí)還受到汽水循環(huán)管路中汽水混合物內(nèi)汽水體積變化的影 響 因?yàn)樗籬 不僅反映了汽包 包括水循環(huán)的管路 中的蓄水體積 也反映了 水面下氣泡的體積 而水面下氣泡的體積又與鍋爐的負(fù)荷及蒸汽壓力有關(guān) 綜合 來看 影響鍋爐汽包水位變化的因素有以下四個(gè)主要方面 1 給水?dāng)_動(dòng) 包括給水母管壓力的變化和給水調(diào)節(jié)閥開度的變化 2 蒸汽負(fù)荷的變化 3 燃料量的變化 包括影響燃料發(fā)熱量變化的其他因素 4 蒸汽壓力的變化 在蒸汽發(fā)生過程中 汽包內(nèi)部容積可以看成由蒸發(fā)面 即水面 上方的蒸汽 體積 蒸發(fā)面下方的汽水混合體積 即氣泡體積k 和汽包內(nèi)水的體積 三部 分組成 由于燃料量對(duì)汽包水位的影響有較大的傳輸滯后和容量滯后 變化十分 緩慢 可以忽略不計(jì) 而蒸汽壓力的變化往往是由于蒸汽負(fù)荷變化引起的 因此 壓力的變化可以歸并到蒸汽負(fù)荷中去 這樣 壓力的變化對(duì)汽包水位的影響也可 以忽略 經(jīng)過理論推導(dǎo)及化簡后 汽包水位的動(dòng)態(tài)特性可用如下方程式表示 1 0 五互萬d 2 h 互豢 乃魯 k w u w 警 跏 2 1 式中 h 一汽包水位 互 互一時(shí)間常數(shù) s d 一鍋爐蒸汽流量 k g s7 形一鍋爐給水流量 k g s a d w 2 正洲薩正 巧一給水流量項(xiàng)的時(shí)間常數(shù) s 一蒸汽流量項(xiàng)的時(shí)間常數(shù) s 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 k 矽一給水流量項(xiàng)的放大倍數(shù) k d 一蒸汽流量項(xiàng)的放大倍數(shù) 通過這個(gè)方程式 我們可以知道 在眾多影響汽包水位的因素中 最主要的 是蒸汽流量d 和給水流量形的變化 因此 我們將分別討論在給水流量和蒸汽流 量擾動(dòng)的作用下 汽包水位變化的動(dòng)態(tài)特性 1 1 l 2 1 1 汽包水位在給水流量作用下的動(dòng)態(tài)特性 如果蒸汽流量不變 給水流量發(fā)生變化時(shí) 汽包水位調(diào)節(jié)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)方程可 表示為 互正碧 五警 巧警 緲 2 2 將式 2 2 進(jìn)行拉氏變換可得 正砭s 2 h s t l s h s z s u 礦 s k u 2 3 由式 2 3 可得到汽包水位調(diào)節(jié)對(duì)象在給水?dāng)_動(dòng)下的傳遞函數(shù) g 加 器 揣 4 在工程中 中壓以下 蒸汽壓力 如a 且b 則c 型 此種形式可寫成 i fa a n dbt h e nc 在以上幾種模糊規(guī)則中 第三種用得最多 尤其在模糊控制中更是如此 因 為在控制過程中 不但要考慮實(shí)測僮與設(shè)定值之間所形成的誤差 而且還要考慮 這個(gè)誤差的變化率 一般用a 表示誤差 用b 表示誤差變化率 而用c 表示控制 量 3 1 2 模糊控制原理 一 模糊控制系統(tǒng)酶組成 模糊控制屬于計(jì)算機(jī)數(shù)字控制的一種形式 因此模糊控制系統(tǒng)的組成類同于 一般的數(shù)字控制系統(tǒng) 唯一不同麴是控制裝置囪模糊控制器來代醬 其方框圖如 圖3 1 所示 閿3 1 模糊控制系統(tǒng)的組成 f i g 3 1t h ec o m p o s i t i o no ff u z z yc o n t r o ls y s t e m 二 模糊控制器的組成 模糊控制的核心部分是模糊控制器 它的控制規(guī)律一般由計(jì)算機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn) 第3 章智能控制技術(shù) 模糊邏輯控制器簡稱模糊控制器 因?yàn)槟：刂破鞯目刂埔?guī)則是基于模糊條件語 句的語言控制規(guī)則n 9 j 所以模糊控制器又稱為模糊語言控制器 模糊控制器在模 糊控制系統(tǒng)中具有舉足輕重的作用 因此在模糊控制系統(tǒng)中 設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊控 制器的工作是很重要的 模糊控制器通常由下面幾個(gè)部分組成 2 0 其組成由圖3 2 所示 圖3 2 模糊控制器的組成 f i g 3 2t h ec o m p o s i t i o no ff u z z yc o n t r o l l e r 輸入 輸出量的規(guī)范化是指將控制器的輸入輸出限制在規(guī)定的范圍內(nèi) 以便 于控制器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 由于控制器的輸入一般是非模糊化的值 模糊化過程就 是將輸入值轉(zhuǎn)化為模糊量 語言控制規(guī)則和模糊邏輯推理是控制器的核心 根據(jù) 模糊輸入量和語言控制規(guī)則 模糊邏輯推理最后決定輸出量的一個(gè)分布函數(shù) 非 模糊化過程將輸出量的分布函數(shù)轉(zhuǎn)化為規(guī)范化的輸出量 最后控制器將規(guī)范化的 輸出量轉(zhuǎn)換為實(shí)際的輸出值 即控制量 去控制對(duì)象 上述控制系統(tǒng)中 給定量 與被控制量之間的偏差是控制器的輸入 控制器通過此偏差來控制系統(tǒng)的輸出值 使其穩(wěn)定在給定的范圍內(nèi) 3 1 3 模糊控制器設(shè)計(jì)的基本方法 一 模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 2 l 模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是指確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量 由于模 糊控制器的控制規(guī)則是根據(jù)人的手動(dòng)控制規(guī)則提出的 所以模糊控制規(guī)則的輸入 變量可以有三個(gè) 即誤差 誤差的變化及誤差變化的變化 輸出變量一般選擇控 制量的變化 一般情況下 一維模糊控制器用于一階控制被控對(duì)象 由于這種控 基予r b f 模凝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控翎研究 制器輸入變量只選擇誤差一個(gè) 它的動(dòng)態(tài)控制性能不佳 所以露前廣泛采用的均 為二維模糊控制器 這種控制器以誤差和誤差的變化為輸入變量 以控制量的變 化為輸出變量 二 模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)f 捌 控制規(guī)則的設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)鍵 一般包括三部分設(shè)計(jì)內(nèi)容 選擇 描述輸入輸出變量的詞集 定義各模糊變量的模糊子集及建立模糊控制器的控制 規(guī)則 1 選擇描述輸入和輸出變量的詞集 模糊控制器的控制規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件詞句 在條件語句中描述輸入輸 出變量狀態(tài)的一些詞匯 如 正大 負(fù)小 等 的集合 稱為這些變量的詞集 一般選用 大 中 小 三個(gè)詞匯來描述模糊控制器的輸入 輸出變量的狀 態(tài) 將大 中 小再加上正 負(fù)兩個(gè)方向并考慮變量的零狀態(tài) 共有七個(gè)詞匯 即 負(fù)大 負(fù)中 負(fù)小 零 正小 正中 芷大 一般用英文字頭縮寫為 n b n m n s o p s p m p b 2 定義各模糊變量的模糊子集 模糊子集使得某元素可以以一定程度屬于某集合 麗某元素屬于某集合的程 度是用隸屬度來刻畫的 定義一個(gè)模糊子集 實(shí)際上就是要確定模糊子集隸屬函 數(shù)曲線的形狀 3 模糊規(guī)貝f j 庫 模糊規(guī)則庫是由具有形式為 i f t h e n 的若干模糊規(guī)則組成 它是摸糊系統(tǒng)的 核心部分 系統(tǒng)其他部分的功能在于解釋和利用這些模糊規(guī)則來解決具體問題 關(guān)予模糊規(guī)則的獲得 需要一些相關(guān)的專業(yè)和實(shí)踐知識(shí) 一般模糊規(guī)則可以由兩 種途徑獲得 請(qǐng)教專家或采用基于測量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)算法 三 輸入量的模糊化 因?yàn)榭刂破鞯妮斎胫狄话愣疾皇悄：龜?shù) 因此模糊化過程就是將輸入值轉(zhuǎn)化 為模糊量 模糊化的基本思想是定義一個(gè)模糊語言映射作為從數(shù)值域到語言域的 模糊關(guān)系 從而在數(shù)值測量的基礎(chǔ)上 將數(shù)值域中的數(shù)值信號(hào)映射到語言域上 為實(shí)現(xiàn)模糊推理奠定基礎(chǔ) 目前常用的方法有線性劃分法和非線性劃分法 四 模糊推理與模糊量的解模糊化 1 模糊推理 模糊推理主要包括將模糊規(guī)則庫中的模糊 i f t h e n 規(guī)則轉(zhuǎn)換成某種映射 即 將輸入空間上的模糊集合映射到輸出空間模糊集合 2 3 主要包括連接詞的計(jì)算 i f t h e n 規(guī)則的表示 直接推理判據(jù)和一些相關(guān)的運(yùn)算性質(zhì) 模糊推理機(jī)由知識(shí)庫 數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫 與提供模糊推理算法的模糊推理決 策邏輯構(gòu)成 這是最基本的三個(gè)部分 有時(shí)還要加上控制規(guī)則修改 隸屬函數(shù)修 正和控制狀態(tài)顯示等模塊 如果要用模糊推理調(diào)整p i d 控制中的參數(shù) 還需要加 上p i d 控制模塊 為了便于對(duì)設(shè)計(jì)的模糊控制系統(tǒng)在真正投入前了解其控制效果 并據(jù)此進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化 系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)往往還要加上模擬模塊 據(jù)此構(gòu)成了完整的模 糊推理機(jī) a 知識(shí)庫 知識(shí)庫中存儲(chǔ)著有關(guān)模糊控制器的所有相關(guān)知識(shí) 它們決定著模糊控制器的 性能 是模糊控制器的中心 其中知識(shí)庫包括的應(yīng)用領(lǐng)域只是和響應(yīng)控制目標(biāo)有 關(guān)的知識(shí) 它由數(shù)據(jù)庫和語言控制規(guī)則庫兩部分組成 數(shù)據(jù)庫是用來定義模糊控制器中語言控制規(guī)則和模糊數(shù)據(jù)操作的 它被稱做 數(shù)據(jù)庫 但并不是常規(guī)計(jì)算機(jī)軟件中數(shù)據(jù)庫的概念 它存儲(chǔ)著有關(guān)模糊化 模糊 推理 解模糊等相關(guān)知識(shí) 如模糊化中的論域變換方法 輸入變量各模糊集合的 隸屬函數(shù)定義 模糊推理算法 解模糊算法 輸出變量各模糊集合的隸屬函數(shù)定 義等 規(guī)則庫包含若干組模糊控制規(guī)則 即以 i f t h e n 形式表示 對(duì)專家控制經(jīng) 驗(yàn)集成而形成的模糊條件語句 語言控制規(guī)則庫通過一系列語言控制規(guī)則來表征控制目標(biāo)和該領(lǐng)域?qū)＜业目?制策略 它是根據(jù)被控系統(tǒng)的行為特性和專家的控制經(jīng)驗(yàn)總結(jié)編寫而成的 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 b 模糊推理機(jī) 模糊推理機(jī)的主要功能是模仿人的思維特征 根據(jù)事先定好的由專家知識(shí)或 控制經(jīng)驗(yàn)取得的若干組模糊條件語句構(gòu)成的模糊控制規(guī)則 運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論對(duì) 模糊控制規(guī)則進(jìn)行計(jì)算推理 實(shí)際上是根據(jù)模糊控制規(guī)則對(duì)輸入的一系列條件進(jìn) 行綜合評(píng)估 以得到一個(gè)定性的用語言表示的決策輸出量 這個(gè)結(jié)果給出萊一個(gè) 確定的輸出范豳 即所謂模糊輸出量 完成這部分功能的模塊就稱作模糊推理杌 在模糊推理機(jī)中 模糊推理決策邏輯是核心 它能模仿人的模糊概念和運(yùn)用模糊 蘊(yùn)涵運(yùn)算以及模糊邏輯推理對(duì)模糊控制作用的推理進(jìn)行決策 2 解模糊化 通過模糊推理得出的模糊輸出量是不能直接去控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的 在這確定的 輸出范圍中 還必須要確定一個(gè)最具有代表性的值作為真正的輸出控制量 完成 這部分功能的模塊就是解模糊化接口 解模糊的主要功能是把經(jīng)模糊推理得到的模糊控制量轉(zhuǎn)化為精確的控制作 用 解模糊可以看作是模糊化的反過程 它從模糊推理結(jié)果中產(chǎn)生控制數(shù)值 作 為模糊控制器的輸出 也就是說 根據(jù)推理結(jié)果得到的值計(jì)算實(shí)際的輸出值 具 體做法是計(jì)算每個(gè)輸入變量在其對(duì)應(yīng)模糊集上的隸屬度 其中用的最多的是 g r a v i t y 法 3 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 3 2 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指利用工程技術(shù)手段模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的一種 技術(shù)系統(tǒng) 是一種大規(guī)模并行的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng) 它以一種簡單計(jì)算 處理 單元 即神經(jīng)元 為節(jié)點(diǎn) 采用某種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)成 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分 逼近任何復(fù)雜的非線性關(guān)系 可學(xué)習(xí)和霸適應(yīng)不知道或不確定的系統(tǒng) 它的所有 定量或定性的信息都等勢分布儲(chǔ)存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元 有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò) 性 蟲于采用了并行分布處理方法 使褥快速進(jìn)行大量運(yùn)算成為可能 它反映了 人腦功能的若干基本特征 包括并行信息處理 學(xué)習(xí) 聯(lián)想 模式分類 記憶等 第3 章智能控制技術(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的神經(jīng)元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò) 根據(jù)連接方式的不同 神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分成兩大類 沒有反饋的前向網(wǎng)絡(luò)和互相結(jié)合性網(wǎng)絡(luò) 前向網(wǎng)絡(luò)由輸入 層 中間層 或叫隱層 和輸出層組成 中間層可有若干層 每一層的神經(jīng)元只 接受前一層神經(jīng)元的輸出 而相互連接型網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)神經(jīng)元都有可能連接 因此輸入信號(hào)要在神經(jīng)元之間反復(fù)往返傳遞 從某一初態(tài)開始 經(jīng)過若干次的變 化 漸漸趨于某一穩(wěn)定狀態(tài)或進(jìn)入周期震蕩等其他狀態(tài) 目前已經(jīng)建立了多種神經(jīng)元與網(wǎng)絡(luò)的模型 尤其在自動(dòng)控制領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技 術(shù)得到了巨大發(fā)展 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)控制領(lǐng)域有著巨大吸引力 是由它本身的一些重 要特點(diǎn)和性質(zhì)決定的 2 4 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從輸入到輸出的高度非線性映射 任意連續(xù)非線性函數(shù) 映射關(guān)系都可由某一多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以任意精度加以逼近 便于解決非線性控制問 題 2 具有分布式存儲(chǔ)信息的特點(diǎn) 即一個(gè)信息不是存在一個(gè)地方 而是分布 在不同的位置 當(dāng)局部網(wǎng)絡(luò)受損時(shí) 能恢復(fù)原來的信息 3 對(duì)信息的處理及推理過程具有并行的特點(diǎn) 大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能很快 實(shí)現(xiàn)全局性的實(shí)時(shí)信息處理 并很好地協(xié)調(diào)多種輸入信息之間的關(guān)系 同時(shí)人工 網(wǎng)絡(luò)模型具有自動(dòng)搜索能量函數(shù)極值點(diǎn)的功能 這種優(yōu)化計(jì)算能力在自適應(yīng)控制 設(shè)計(jì)中十分有用 4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織 自學(xué)習(xí) 自適應(yīng)等特點(diǎn) 信息處理過程中具有很 強(qiáng)的泛化能力 同時(shí)它還具有較強(qiáng)的容錯(cuò)特性 提高了信息處理的可靠性和魯棒 性 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是相同神經(jīng)元的大規(guī)模組合 可處理多輸入信號(hào)并具有 許多輸出 適合用于多變量系統(tǒng) 適合用大規(guī)模集成電路實(shí)現(xiàn) 也適合于用計(jì)算 技術(shù)進(jìn)行模擬實(shí)現(xiàn) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類 2 5 1 前向網(wǎng)絡(luò) 前向網(wǎng)絡(luò)又稱前饋神經(jīng)網(wǎng) 如圖3 3 所示 神經(jīng)元分層排列 有輸入層 中間層 或叫隱層 可有若干層 和輸出層 每一層的神經(jīng)元只接受 基于r b f 模耬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鰓麓磊鍋爐汽趣永位控制研究 前一層神經(jīng)元的輸密 前囪齲絡(luò)是一種強(qiáng)有力的學(xué)習(xí)系統(tǒng) 其結(jié)構(gòu)簡單易于編程 它通過簡單非線性處理單元的復(fù)合映射 可獲得復(fù)雜的非線性處理能力 但是它 缺乏豐富的動(dòng)力學(xué)行為 2 反饋網(wǎng)絡(luò) 反饋嬲絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖3 4 所示 若總節(jié)點(diǎn) 神經(jīng)元 數(shù)為n 則每個(gè)節(jié)點(diǎn)有n 個(gè)輸入和輸出 也就是說 所有節(jié)點(diǎn)都是一樣的 它們之間都可以相互連接 反饋網(wǎng)絡(luò)是一粹反饋動(dòng)力學(xué)系統(tǒng) 它需要工作一段時(shí)間才能達(dá)到穩(wěn)定 3 自組織網(wǎng)絡(luò) 自組織礴絡(luò)中 輸出節(jié)點(diǎn)與鄰域其絕節(jié)煮廣泛相連 并互相激勵(lì) 輸入節(jié)點(diǎn) 和輸出節(jié)點(diǎn)之間通過強(qiáng)度 七 相連接 通過某種控制規(guī)則 不斷的調(diào)整 k 使 得在穩(wěn)定時(shí) 每一鄰域的所有節(jié)點(diǎn)對(duì)某種輸入具有類似的輸出 并且這種聚類的 概率分布與輸入模式的概率分布相接近 隱層 圖3 3 前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架 f i g 3 3t h ef l a m eo f f e e df o r w a r dn n s 第3 章智能控制技術(shù) 圖3 4 反饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖 f i g 3 4t h ef r a m eo f f e e d b a c kn n s 二 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 學(xué)習(xí)能力是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能特性的主要標(biāo)志 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) 主要 是指通過一定的學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)突觸結(jié)合強(qiáng)度 權(quán)值 的調(diào)整 使其達(dá)到具有記 憶 識(shí)別 分類 信息處理和問題優(yōu)化求解等功能 目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法有多種 按有無導(dǎo)師可分為 2 6 有教師學(xué)習(xí) 無教 師學(xué)習(xí)和再勵(lì)學(xué)習(xí) 在有教師的學(xué)習(xí)方式中 網(wǎng)絡(luò)的輸出和期望的輸出 即教師 信號(hào) 進(jìn)行比較 然后根據(jù)兩者之間的差異調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值 最終使差異變小 在無教師的學(xué)習(xí)方式中 輸入模式進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)后 網(wǎng)絡(luò)按照一預(yù)先設(shè)定的規(guī)則 如 競爭規(guī)則 自動(dòng)調(diào)整權(quán)值 使網(wǎng)絡(luò)最終具有模式分類等功能 再勵(lì)學(xué)習(xí)是介于上 述兩者之間的一種學(xué)習(xí)方式 3 2 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 由于非線性系統(tǒng)的多樣性與復(fù)雜性 至今還未確立通用的非線性控制系統(tǒng)設(shè) 計(jì)論 一些傳統(tǒng)的方法如相平面法 線性化法和描述函數(shù)法不足以解決所有的非 基予l i b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船瘸鍋爐汽包水位控制研究 線性聞?lì)} 麗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有處理菲線性的能力 從控制理論的觀點(diǎn)來看這一點(diǎn)很 有意義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的一些優(yōu)良特點(diǎn) 使其在自動(dòng)控制中發(fā)揮著舉足輕重的作用 垌 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在精確模型的各種控制結(jié)構(gòu)中充當(dāng)對(duì)象的模型 2 在反饋控制系統(tǒng)中直接充當(dāng)控制器的作用 3 在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中起優(yōu)化計(jì)算作用 4 在與其他智能控制方法和優(yōu)化算法 如模糊控制 專家控制及遺傳算法 等相融合中 為其提供非參數(shù)化對(duì)象模型 優(yōu)化參數(shù) 推理模型及故障診斷等 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用幾乎涉及到傳統(tǒng)控制 系統(tǒng)辨識(shí) 濾波和預(yù)報(bào)等所 有方面 其控制結(jié)構(gòu)分為監(jiān)餐控制 直接逆控制 模型參考控制 內(nèi)?？刂?預(yù) 測控制 系統(tǒng)辨識(shí) 最優(yōu)決策控制 自適應(yīng)線性控制與增強(qiáng)學(xué)習(xí)控制等 神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)控制系統(tǒng)的基本原理圖如圖3 5 圖3 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)基本原理圈 f i g 3 5f u n d a m e n t a ls c h e m a t i c so f n e u r a ln e t w o r kc o n t r o ls y s t e m 第3 章智能控制技術(shù) 3 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計(jì)算 分布式信息存儲(chǔ) 容錯(cuò)能力強(qiáng)以及具備自適應(yīng)學(xué)習(xí) 功能等一系列的優(yōu)點(diǎn) 由于這些優(yōu)點(diǎn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究受到廣泛的關(guān)注并引起了 學(xué)多研究工作者的興趣 但一般來說 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合表達(dá)基于規(guī)則的知識(shí) 因 此在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí) 由于不能很好的應(yīng)用已有的經(jīng)驗(yàn)知識(shí) 常常只能將 初始權(quán)值取為零和隨機(jī)數(shù) 從而增加了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)間或者陷入非要求的局部極 值 這應(yīng)該是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)不足 2 8 另一方面 模糊邏輯也是一種處理不確定性 非線性等的問題有力工具 它 比較適合于表達(dá)那些模糊或定性知識(shí) 其推理方式比較類似于人的思維模式 這 些都是模糊邏輯的顯著優(yōu)點(diǎn) 但是 一般來說模糊邏輯系統(tǒng)缺乏學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能 力 雖然模糊自適應(yīng)控制可以一定地實(shí)現(xiàn)這種功能 但要求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng) 的自適應(yīng)控制是比較困難的 基于上述討論可以想到 若能將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適當(dāng)?shù)慕Y(jié)合起來 吸取 兩者的長處 則可以組成比單獨(dú)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和單獨(dú)的模糊系統(tǒng)性能都更好的 系統(tǒng) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在這種背景下產(chǎn)生的 n 新興技術(shù) 2 9 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指全部或部分采用各類模糊神經(jīng)元所構(gòu)成的一類可處理模糊 信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 它是模糊邏輯推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合的產(chǎn)物 與傳統(tǒng)的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不同 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)與權(quán)值都有一定的物理含義 在設(shè)計(jì) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí) 可以根據(jù)問題的復(fù)雜程度以及精度要求 并結(jié)合已得先驗(yàn) 知識(shí)來構(gòu)造相應(yīng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 同時(shí) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值的初始化可 根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)人為的加以選擇 這樣 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度大大加快 并在一定程度 上回避了梯度優(yōu)化算法帶來的局部極值問題 3 0 一 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)和特點(diǎn)外 還具有一些其他特殊的性 質(zhì) 3 l 1 由于采用了模糊數(shù)學(xué)中的計(jì)算方法 使一些處理單元的計(jì)算變得較為簡 便 從而使信息處理的速度加快 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 2 由于采用了模糊化的運(yùn)行機(jī)制 這使得系統(tǒng)的容錯(cuò)能力得到加強(qiáng) 3 最主要的是 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)大了系統(tǒng)處理信息的范圍 使系統(tǒng)可同時(shí) 處理確定性信息和非確定性信息 4 同時(shí) 它也大大增加了系統(tǒng)處理信息的手段 使系統(tǒng)處理信息的方法變 得更加靈活 二 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類 目前 從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的融合方式看 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大致分為以下三 種 3 2 1 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊推理的模糊邏輯系統(tǒng) 該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)常規(guī)模糊邏輯系統(tǒng)的模糊規(guī)則庫及其推理功能 而 模糊化 去模糊等功能既可由通常的模糊處理來實(shí)現(xiàn) 也可由其他方法 包括神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 來實(shí)現(xiàn) 這樣構(gòu)成的模糊邏輯系統(tǒng)如圖3 6 所示 實(shí)現(xiàn)模糊推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是前饋型網(wǎng)絡(luò) 也可以是反饋型動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò) 最 常見的是多層前饋網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)輸入模糊量化的總級(jí)數(shù) 每個(gè) 輸入節(jié)點(diǎn)輸入的即是輸入所對(duì)應(yīng)量化級(jí)的隸屬度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng) 輸出模糊量化的總級(jí)數(shù) 輸出推理所得的系統(tǒng)輸出模糊集 輸入廣 輸入廣 輸出廣 輸出 x 叫模糊化卜 i 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卜 叫去模糊化卜 y l j 模糊子集l j 模糊子集l j 圖3 6 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊推理的模糊邏輯系統(tǒng) f i g 3 6n e u r a ln e t w o r k sb a s e do nf u z z yl o g i cs y s t e m s 2 用模糊邏輯增強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入模糊邏輯技術(shù) 利用對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能分析過程中獲取的適 當(dāng)啟發(fā)性知識(shí)來控制學(xué)習(xí)算法 就能動(dòng)態(tài)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程 加快學(xué)習(xí)速度 改善性能 此外 還可借鑒模糊邏輯的思路設(shè)計(jì)一些特殊結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 改善 網(wǎng)絡(luò)性能 第3 章智能控制技術(shù) 3 基于連接機(jī)制的模糊邏輯系統(tǒng) 若將模糊邏輯系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機(jī)制結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)方法結(jié)合起 來 將模糊系統(tǒng)表達(dá)成連接機(jī)制方式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 就可得到一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3 4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在鍋爐汽包水位控制中的適應(yīng)性 在鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)中 各控制量和被控量之間關(guān)系非常復(fù)雜 且存在 非線性 大延時(shí) 大慣性 難以用一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型來表達(dá) 現(xiàn)有的p i d 控制 系統(tǒng)很難達(dá)到令人滿意的效果 但在長期的生產(chǎn)過程中 積累了豐富的經(jīng)驗(yàn) 本 研究課題 利用模糊神經(jīng)控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)鍋爐汽包水位控制 是因?yàn)?模糊控制是一種基于規(guī)則的控制 它直接采用語言型控制規(guī)則 出發(fā)點(diǎn)是現(xiàn) 場操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專家的知識(shí) 在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確 數(shù)學(xué)模型 因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解 設(shè)計(jì)簡單 便于應(yīng)用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織 自學(xué)習(xí) 自適應(yīng)等特點(diǎn) 信息處理過程中具有很強(qiáng)的 泛化能力 同時(shí)它還具有較強(qiáng)的容錯(cuò)特性 提高了信息處理的可靠性和魯棒性 模糊控制全過程可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn) 形成具有學(xué)習(xí)功能的模糊神經(jīng)控制 所以 基于上述分析 本論文設(shè)計(jì)了一種基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器 并在第四 第五章中進(jìn)行設(shè)計(jì)與仿真 進(jìn)而分析該控制器的可行性與優(yōu)越性 基于r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐汽包水位控制研究 第4 章船用鍋爐汽包水位控制器的設(shè)計(jì) 本文在建立模型時(shí)主要考慮給水流量的影響 而蒸汽流量就作為實(shí)際控制中 的補(bǔ)償 在第三章的介紹中 我們了解到 模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制擁有備自的 優(yōu)缺點(diǎn) 若能將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適當(dāng)?shù)慕Y(jié)合起來 吸取兩者的長處 燹 j 可以 組成比單獨(dú)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和單獨(dú)的模糊系統(tǒng)性能都更好的系統(tǒng) 因此 在本章 中 針對(duì)鍋爐汽包水位的數(shù)學(xué)模型 設(shè)計(jì)了三種控制器 分別是 基于f u z z y p i d 控制器 r b f 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和r b f 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器 并將在第五章中 分 別對(duì)其迸行仿真 通過分析 驗(yàn)證模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可行性與優(yōu)越性 4 l 鍋爐汽包水位的模糊p ld 控制 4 1 1p i d 參數(shù)模糊自整定控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 該控制器是壺一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)p i d 控制器和一個(gè)f u z z y 叁調(diào)整機(jī)構(gòu)維成 根據(jù)輸入 信號(hào)偏差e 的大小 方向以及變化趨勢等特征 通過f u z z y 推理作出相應(yīng)決策 在 線調(diào)整p 至 d 參數(shù)修正值以適應(yīng)控制系統(tǒng)的參數(shù)變化和工作條件變純 基于模糊邏輯推理的p i d 控制器以控制專家整定控制器參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)為 基礎(chǔ) 在p i d 算法的基礎(chǔ)上增加了e 和e c 的計(jì)算 并將在工藝分析和操作經(jīng)驗(yàn)基 礎(chǔ)上總結(jié)的專家知識(shí) 以產(chǎn)生語句i f 條件 t h e n 結(jié)果 的形式組成知識(shí)庫 經(jīng)模顴合成推理形成模糊查詢矩陣 根據(jù)模式狀態(tài)變量暑和e c 通過實(shí)時(shí)調(diào)整棍 構(gòu)在知識(shí)庫中搜索相應(yīng)的模糊推理矩陣 并進(jìn)行參數(shù)調(diào)整 3 3 如圖4 1 豳4 lp i d 參數(shù)模糊盤整定控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 f i g 4 1t h ef r d m eo fp i dp a r a m e t e rf u z z ys e l f t u n i n gc o n t r o ls y s t e m 第4 章汽包水位控制器的設(shè)計(jì) 4 1 2p i d 參數(shù)模糊自整定的原則 k p i d 調(diào)節(jié)器的控制規(guī)律為 材 后 k e c k k 8 髟e c k 其中 k 為 i o 比例系數(shù) k 為積分系數(shù) k d 為微分系數(shù) e k e c k 分別為偏差和偏差變化 率 模糊自整定p i d 參數(shù)的目的是使參數(shù)k p 墨 k d 隨著p 和g c 的變化而自行 調(diào)整 故應(yīng)首先建立它們之間的關(guān)系 根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn) 參數(shù)k k k d 在不同 的p 和e c f 自調(diào)整要滿足如下調(diào)整原則 3 4 1 當(dāng)e 較大時(shí) 為加快系統(tǒng)的相應(yīng)速度使系統(tǒng)具有較好的跟蹤性 防止因 開始時(shí)