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基于模糊神经网络的回转窑控制及其在西门子PCS7环境中的实现

作　者: 宋军强
导　师: 张军英
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 模糊控制模糊神经网络遗传算法西门子PCS7 SCL
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 53次
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内容摘要

回转窑是水泥制造工业中重要的生产设备,为了确保生产质量,对回转窑运行过程进行控制十分重要,其中窑内温度是非常关键的被控变量。出于其控制过程具有非线性、不稳定、时滞等特点,传统的控制系统难以取得满意的效果。由于模糊系统能够利用人的经验知识进行逻辑推理,而神经网络具有较强的学习计算能力,因此若能用神经网络来构建模糊系统,利用神经网络的学习能力,根据样本自动调整和优化系统参数,就可以实现自学习、自适应的模糊推理系统。本文使用了一种平均模糊推理模型,并利用神经网络来构造模糊推理系统。对于模糊神经网络的训练算法,针对最速下降法易于陷入局部极小的缺点,本文提出了一种分段式优化方案,即采用遗传算法和最速下降法结合的混合算法,首先利用遗传算法的全局优化能力对系统参数进行粗调,保证其进入全局最优邻域,然后在该邻域内利用最速下降法进行局部搜索,对系统参数进行精调,最终获得全局最优解。将该模糊推理系统应用到回转窑温度控制中,从而提高了系统的控制能力。经过仿真实验,证实了混合算法的有效性以及模糊控制系统的稳定性。西门子PCS7集成开发环境广泛应用于工业控制系统,本文最后结合模糊神经网络混合算法,在该环境中使用SCL脚本语言来设计模糊控制器,实现了回转窑温度的智能控制。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
第一章绪论  7-13
  1.1 研究背景和现状  7-9
  1.2 模糊控制和神经网络  9-12
    1.2.1 模糊控制的发展  9-10
    1.2.2 神经网络的发展  10-11
    1.2.3 模糊控制和神经网络的结合  11-12
  1.3 本文的主要研究工作和结构  12-13
第二章模糊神经网络FMLP  13-29
  2.1 模糊推理模型  13-18
    2.1.1 模糊集合论  13-14
    2.1.2 模糊if-then规则推理  14-15
    2.1.3 Average模糊推理模型  15-17
    2.1.4 基于Average模型的模糊推理系统  17-18
  2.2 模糊神经网络FMLP  18-29
    2.2.1 FMLP结构  18-19
    2.2.2 FMLP学习方法  19-22
    2.2.3 FMLP算法流程  22-23
    2.2.4 实验:FMLP辨识非线性系统  23-29
第三章基于混合算法的模糊神经网络  29-47
  3.1 遗传算法  29-38
    3.1.1 遗传算法原理  30-31
    3.1.2 遗传算法的详细过程  31-35
    3.1.3 遗传算法的特点  35-36
    3.1.4 实验:用遗传算法进行函数的全局优化  36-38
  3.2 FMLP混合学习算法  38-45
    3.2.1 混合学习算法  39-41
    3.2.2 实验:混合算法的非线性系统辨识  41-43
    3.2.3 实验结果分析与比较  43-45
  3.3 本章小结  45-47
第四章 FMLP在回转窑控制中的应用  47-53
  4.1 回转窑控制系统分析  47-49
    4.1.1 回转窑系统分析  47-48
    4.1.2 控制系统的数学模型  48-49
  4.2 回转窑系统的模糊神经控制设计  49-51
    4.2.1 模糊控制器的结构设计  49
    4.2.2 模糊控制器的参数设计  49-51
  4.3 本章小结  51-53
第五章西门子PCS7系统方案及其实现  53-57
  5.1 过程控制系统方案  53
  5.2 PCS7控制系统设计和实现  53-56
    5.2.1 PCS7管理器创建项目  53-54
    5.2.2 控制系统硬件配置  54-55
    5.2.3 控制系统的软件设计  55-56
    5.2.4 控制器的模拟实现  56
  5.3 本章小结  56-57
第六章总结与展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-63
硕士期间发表的论文  63

基于模糊神经网络的回转窑控制及其在西门子PCS7环境中的实现

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