神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在閉環(huán)控制系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用

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1、內(nèi)蒙古電力技術(shù)92INNERMONGOLIAELECTRICPOWER2014年第32卷第6期doi：10．3969~．issn．1008—6218．2014．06．019神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在閉環(huán)控制系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用王杰。李明(1．內(nèi)蒙古電力勘測(cè)設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司，呼和浩特010020；2．內(nèi)蒙古上都發(fā)電有限責(zé)任公司，內(nèi)蒙古錫林浩特027200)摘要：針對(duì)復(fù)雜控制系統(tǒng)難以建立精確數(shù)學(xué)模型的難題，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)閉環(huán)控制系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)從而建模。利用經(jīng)驗(yàn)公式得出PI控制器的參數(shù)值，并應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)閉環(huán)控制系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)，通過MATLAB進(jìn)行仿真，分別得到

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和模擬的期望輸出值，經(jīng)比較認(rèn)為：經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值能夠較好地模擬期望輸出值，證明了該辨識(shí)方法的可行性。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；建模；系統(tǒng)辨識(shí)；仿真文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B中圖分類號(hào)：TP273+．4文章編號(hào)：10o8—6218(2014)06一O092—04IdentificationofClosed-loopControlSystemBasedonNeuralNetworkWangJie，LiMing(1．InnerMongoliaEelectricPowerSurvey&DesignInstituteCo．．Ltd．．Hohhot01002

3、0；2．InnerMongoliaShangduThermalPowerCo．，Ltd．，InnerMongoliaXilinhot027200)0引言也無(wú)法準(zhǔn)確描述其數(shù)學(xué)模型。另外，工藝系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中數(shù)學(xué)模型的參數(shù)也會(huì)有所變化，使已建立的科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)模型難以取得理想的控制效果，甚至?xí)Э?。?zhǔn)確展為電廠控制技術(shù)水平的不斷提高創(chuàng)造了條件，現(xiàn)建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)描述是所有控制理論得以成代控制理論與技術(shù)在電廠得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)功實(shí)施的基本條件，建立控制對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型用。工程實(shí)際應(yīng)用中，準(zhǔn)確建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模也是進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)

4、的基礎(chǔ)。具體地說(shuō)，系統(tǒng)辨識(shí)就型是獲得理想控制效果的必要條件。通常情況下，是在系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)行了必要的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)計(jì)算被控對(duì)象往往很復(fù)雜且具有時(shí)變性，準(zhǔn)確建立其相的基礎(chǔ)上，從1組給定的模型中，確定1個(gè)與所測(cè)系應(yīng)的數(shù)學(xué)模型較為困難，即使是電廠技術(shù)人員有時(shí)統(tǒng)等價(jià)的模型，即辨識(shí)是利用數(shù)學(xué)方法從輸入、輸【收稿日期】2014—10—23【作者簡(jiǎn)介]王杰(1979一)，男，內(nèi)蒙古人，學(xué)士，工程師，從事熱丁自動(dòng)化控制設(shè)計(jì)T作。2014年第32卷第6t,t．~-王杰，等：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在閉環(huán)控制系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用93出數(shù)據(jù)序列中提取對(duì)象數(shù)學(xué)模型的1種方法”。量的方法難以取得

5、理想的控制效果，而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行系統(tǒng)建模和辨識(shí)，并在此基礎(chǔ)上引入現(xiàn)1循環(huán)流化床鍋爐燃燒控制系統(tǒng)主要任務(wù)代控制理論，可取得較好的控制效果1。因此，建立與對(duì)象床溫控制對(duì)象模型是目前循環(huán)流化床床溫控制系統(tǒng)開發(fā)工作的重要一環(huán)，已成為研制和完善此類控1．1工藝過程制系統(tǒng)的迫切需要和首要任務(wù)。本文擬通過神經(jīng)循環(huán)流化床燃燒技術(shù)是由最早的火床燃燒技網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)技術(shù)來(lái)測(cè)試控制對(duì)象模型的準(zhǔn)確性。術(shù)發(fā)展形成的，通過提高火床底部的送風(fēng)量，將固體顆粒吹起并使其處于懸浮狀態(tài)，從而使固體顆粒2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及系統(tǒng)辨識(shí)方法介紹具有流體的性質(zhì)。這種方式不僅易于床料的均勻混合，而且流動(dòng)

6、性也得到了很大的提高，進(jìn)而優(yōu)化2．1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)了燃燒效果和傳熱效果。隨著空氣量的不斷增加，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對(duì)人腦組織結(jié)構(gòu)、活動(dòng)機(jī)制這些固體顆粒也會(huì)被氣流帶走，這時(shí)利用安裝在爐初步認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上提出的1種新型計(jì)算模型，該模膛出口的分離器將未完全燃燒的顆粒從大量固體型具有分布式存儲(chǔ)、并行協(xié)同處理等特點(diǎn)1。人工顆粒中分離、收集并再次送回爐膛，從而形成固體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其良好的非線性映射能力和柔軟的拓顆粒的循環(huán)利用，故稱之為循環(huán)流化床燃燒。撲結(jié)構(gòu)，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、信號(hào)處理、數(shù)1．2控制系統(tǒng)任務(wù)據(jù)預(yù)測(cè)、最優(yōu)化問題計(jì)算、系統(tǒng)辨認(rèn)、信息的智能化使燃料提供

7、的熱量適應(yīng)鍋爐負(fù)荷的要求是循處理、圖像處理、復(fù)雜控制、語(yǔ)音理解以及函數(shù)擬合環(huán)流化床鍋爐燃燒控制系統(tǒng)的基本任務(wù)，同時(shí)還要等方面。保證鍋爐運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。循環(huán)流化床鍋2．2建模方法爐控制系統(tǒng)的主要任務(wù)有：從過程控制的角度考慮，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的優(yōu)勢(shì)(1)保持鍋爐主蒸汽壓力在正常范圍內(nèi)；在于其“黑箱”理論(即可以把過程看作是1個(gè)“黑(2)鍋爐的安全穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行；箱”，而不用考慮過程是如何進(jìn)行的，只需研究對(duì)象(3)引風(fēng)量與送風(fēng)量的協(xié)調(diào)配合；的主要控制變量和輸出變量之間的相互關(guān)系)14-51。(4)確保鍋爐床溫穩(wěn)定，并處于最佳溫度范圍人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理未知

8、模型和多變量非線內(nèi)；性系統(tǒng)方面具有其他系統(tǒng)無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)神(5)床層高度控制在合理范圍內(nèi)；經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任