基于多层递归模糊神经网络的间歇过程批次间优化控制

• 作者: 柳贺 黄道
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 间歇过程 批次间控制 递归模糊神经网络 混沌搜索 优化
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 724-728,739
• 页数: 6页
• 分类号: TP273.22
• 字数: 4377字
• 语种: 中文

摘要

针对间歇过程,基于多层递归模糊神经网络和混沌搜索实现了终点产品质量的批次间迭代控制策略,并在此基础上提出了间歇过程温度控制的批次间迭代控制策略.多层递归模糊神经网络被用于间歇过程对象建模,混沌搜索用于过程建模和优化计算.由于存在模型误差和未知干扰,基于模型所计算出来的最优控制输入在实际运用到对象上后并不是最优的.利用间歇过程的重复特性,根据以前批次的模型预测误差来修正模型预测,并据此计算下一批次的最优控制输入.随着批次的进行,跟踪误差逐渐减小.仿真实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄道	华东理工大学信息科学与工程学院	98	1121	21.0	29.0
2	柳贺	华东理工大学信息科学与工程学院	8	93	4.0	8.0