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基于模糊神经网络的pH中和过程控制研究

作　者: 曲玲媛
导　师: 王庆超
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 化工过程机械
关键词: pH中和过程模糊规则模糊控制模糊神经网络
分类号: TP273.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

pH值是溶液酸度的标度单位,pH值的控制对于提高化工产品、生物产品的质量及产量是非常重要的,同时对于提高生产设备的安全防护及环境保护也有极其重要的影响。然而,pH中和过程是一类典型具有强非线性、时变、大滞后特点的复杂过程,针对这些特性用常规的控制方法,无法对反应的变化过程做快速的、精确的反应,很难对其进行有效控制。模糊控制是一种非线性控制方法,适用范围广,特别适合于非线性系统的控制,而模糊控制和神经网络二者结合为模糊神经网络,具有很强的逼近非线性函数的能力,两者取长补短,它既能表示定性知识,又具有良好的自学习能力和数据处理能力,能更有效的对pH值进行控制。本文基于模糊神经网络对腈纶生产中还原剂NaNO3的制配过程中pH值的控制问题进行深入研讨。首先,从pH中和过程的机理模型出发,分析了酸碱中和时离子的反应情况,利用MATLAB中的Simulink建立了仿真模型,并用该模型分析了pH中和过程的非线性特点及扰动响应情况。其次,分析了模糊控制的基本原理,设计了模糊控制器对pH值进行控制,本文采用的是二维模糊控制器,以pH值的设定值与期望值的差以及差的变化率为输入,碱液的流量为输出,计算输入输出比例因子,制定好模糊规则,进行了仿真研究,结果表明跟踪效果良好。最后,将第三章模糊控制中的采样数据作为多层神经网络的输入—输出样本,采用BP算法对神经网络进行训练,生成了模糊神经网络控制器,进行仿真研究,并与传统PID控制在控制效果上进行了比较,结果表明所设计的模糊神经网络控制系统有较快的响应时间、较小的超调量和稳态误差,较好地解决了pH值非线性控制的问题。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-16
  1.1 课题背景及研究的目的意义  9-10
  1.2 pH值中和过程控制研究现状  10
  1.3 智能控制的发展过程  10-14
  1.4 论文结构和内容安排  14-16
第2章 pH值中和过程的介绍与分析  16-23
  2.1 pH中和过程特性和机理模型  16-20
    2.1.1 pH值中和过程的特性  16-17
    2.1.2 pH值中和过程的机理模型  17-20
  2.2 pH值中和过程仿真  20-22
  2.3 本章小结  22-23
第3章模糊控制器对pH值的控制  23-35
  3.1 模糊控制系统  23-24
    3.1.1 模糊系统的结构  23
    3.1.2 模糊控制的基本原理  23-24
  3.2 模糊控制系统的设计  24-28
    3.2.1 模糊控制器的结构设计  24-25
    3.2.2 模糊化  25-26
    3.2.3 模糊规则库  26
    3.2.4 模糊控制器模糊论域及输入输出比例因子的确定  26-27
    3.2.5 解模糊判决方法  27-28
  3.3 pH值模糊控制器设计实例  28-31
  3.4 模糊控制仿真分析  31-34
  3.5 本章小结  34-35
第4章 pH值模糊神经网络控制与仿真  35-50
  4.1 pH值过程模糊神经网络控制研究  35-38
    4.1.1 模糊控制的神经网络实现  35-36
    4.1.2 基于BP神经网络的模糊控制研究  36-38
  4.2 模糊神经网络控制器  38-40
  4.3 模糊神经网络控制器的设计与仿真  40-45
  4.4 模糊神经网络控制与传统PID控制效果比较  45-48
    4.4.1 PID控制  45-46
    4.4.2 控制性能比较  46-48
  4.5 本章小结  48-50
结论  50-52
参考文献  52-55
攻读学位期间发表的学术论文  55-57
致谢  57

基于模糊神经网络的pH中和过程控制研究

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