本文關(guān)鍵詞：基于IPSO算法的回轉(zhuǎn)窯煅燒帶溫度D-FNN預(yù)測控制

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【摘要】：為了提高石灰回轉(zhuǎn)窯煅燒帶溫度的控制性能,提出一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法(IPSO)與動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(D-FNN)的預(yù)測控制方法。該方法利用動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立石灰回轉(zhuǎn)窯煅燒帶溫度的非線性預(yù)測模型,通過輸出溫度的預(yù)測值,引入輸出反饋與偏差來校正預(yù)測誤差,建立偏差與控制量的控制性能指標(biāo),通過改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法滾動(dòng)優(yōu)化得到系統(tǒng)最優(yōu)控制量。對(duì)控制方法的穩(wěn)定性進(jìn)行分析。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度預(yù)測誤差在±10℃之內(nèi),具有較高的預(yù)測精度。提出的預(yù)測控制方法能使輸出煅燒帶溫度快速穩(wěn)定地跟蹤設(shè)定值的變化,同時(shí)在系統(tǒng)輸出有擾動(dòng)的情況下也能較好地跟蹤設(shè)定值�？刂屏康钠骄鶈尾綕L動(dòng)優(yōu)化需0.31 s,可滿足實(shí)際應(yīng)用。
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 回轉(zhuǎn)窯 煅燒帶溫度 粒子群優(yōu)化算法 動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測控制
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61034005) 遼寧省博士啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(20141070)~~
【分類號(hào)】：TQ177.26;TP18
【正文快照】： 石灰回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)能力強(qiáng),能適應(yīng)多種工業(yè)過程,因而被廣泛地應(yīng)用于冶金、水泥、耐火材料、化工等行業(yè)。但石灰回轉(zhuǎn)窯過程存在多變量、強(qiáng)耦合、非線性、關(guān)鍵工藝參數(shù)檢測困難、難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制和優(yōu)化控制、在很大程度上仍然依賴于人工技巧和經(jīng)驗(yàn)等問題。由此導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、，

本文編號(hào)：999533