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过热汽温模糊神经三爪卡盘络预测控制器的设计

1 引言

由于锅炉是一个典满足钒电池长时间刻薄的质量要求型的非线性、慢时变的复杂的热工系统，传统的PID控制参数整定困难，缺乏对动态变化的自适应能力。而一般的模糊控制是一种基于模糊规则的控制系统，由于控制过程的非线性、时变性及随机干扰等因素的影响，造成模糊控制的不适合和不完整，影响控制效果。神经络以其非线摔跤用品性处理能力以及自学习、自组织、自适应能力为它在控制领域的应用开辟了广阔的应用前景[1~3]。为了解决系统非线性和大时滞，本文将神经络与预测控制相结合，根据被控对象输入输出数据，建立神经络模型，采用一种改进的递阶遗传算法对神经络的权值和结构同时进行训练，并进行多步递推预测，实现了非线性、大时滞复杂系统的精确神经络模型预测。在此基础上，本文将神经络与模糊逻辑控制相结合，设计了模糊神经预测控制器，即根据预测模型输出得预测偏差和控制量模糊规则，并通过神经络实现模糊逻辑控制器的结构，同时为了避免BP算法在训练过程中很可能陷入局部极小点，采用遗传算法对模糊神经络进行训练，以便达到最佳的控制效果。最后将该控制器作为锅炉过热汽温的前馈－反馈串级控制系统的主控制器，副控制器采用双自由度PID控制器，目的是进一步增强系统的鲁棒性。仿真表明该串级控制但变化是有1定比例的系统具有很强的鲁棒性、实时性和抗扰能力，保持了很好的控制性能和运行效果，在工程上是行之有效的。

2 前馈－反馈串级控制系统的设计

2.1 主、副对象的数学模型

图1为前馈－反馈串级控制系统方框图，R1(s)、R2(s)分别为副控制器和主控制器；G1(s)、 G2(s)分别为导前区和惰性区的传递函数；Wf(s)为负荷D前馈补偿器的传递函数。

式中 K1，K2分别为导前区和惰性区的放大系数；T1，T2分别为导前区和惰性区的惯性时间；n1，n2分别为导前区和惰性区的阶次。

过热汽温流量前馈补偿器数学模型的传递函数

式中Tf1,Tf2分别为前馈补偿器的微分系数和惯性时间。

2.2 主、副控制器的设计

2.2.1 主控制器

主控制器为基于神经络模型的模糊神经预测控制，它由两个神经络组成，前者为神经络预测模型，后者为模糊神经络控制器。

（1）改进的递阶遗传算法训练的维修神经络预测模型

假定时滞非线性系统的输入、输出特性由下述一般形式的时间离散方程描述

式中u(k)和y(k)分别为控制对象的输入和输出，m和n分别为系统输入和输出的阶次，d为系统时滞，f为Rn+m+1→R的一未知非线性映射。

若神经络模型为

式中 NN为Rn+m+1→R的已知映射，W为神经络模型的权值。

则络预测模型为螺尖丝锥

模型多步预测实际上是由神经络模型 NNd当Rn+m+1→R时的d次映射。

在k时刻，由于预测模型（清除花纹3）中的y(k+d-1),...,y(k+d-n)是未来的输出值，无法测得，所以使用神经络的模型预测值ym(k+d-1),日本有色金属巨头3菱综合材料株式会社（下称3菱材料）爆出篡改产品数据丑闻后...,ym(k+d-n)来代替相应的输出值，从而实现了基于一步预报的多步递推的k时刻神经络模型的多步预测。

此处采用的递阶遗传算法是一种新型的训练方法，它是基于下述事实提出的：生物的染色体是由基因的变化组合而成，基因以一定的层次方式排列，分为序列基因和结构基因。因此，递阶级传算法（HGA）能同时表示解的拓扑结构和参数，即在训练时将权值和结构同时分别编码，通过全局范围内搜索，实现权值和结构同时优化，克服了传统神经络训练算法中结构事先假定的缺陷，建立的神经络模型更能准确逼近真实系统，为非线性系统的高精度预测控制提供了保证。另外，在很多优化问题中，寻找最优解并不是