【摘 要】
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烟叶发酵过程由于具有非线性、时变性、不确定性和时滞性等特点,使得利用传统的控制方法很难满足生产过程对控制性能的要求,直接影响到烟草的生产。面对这种情况我们迫切需要
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烟叶发酵过程由于具有非线性、时变性、不确定性和时滞性等特点,使得利用传统的控制方法很难满足生产过程对控制性能的要求,直接影响到烟草的生产。面对这种情况我们迫切需要一种先进的控制方法来解决这一问题。迭代学习控制是一种新型的智能控制算法,它不依赖于动态对象的精确数学模型,通过引进学习机制,不断地积累被控对象的知识,在线完成控制器的设计和改进,即把在线的学习、在线的控制与控制系统性能改善的功能综合在一个算法里,通过工业过程的不断重复加以实现。它在解决由于对象存在非线性或建模不良造成的不确定性问题方面具有得天独厚的优越性,在学习过程中不断弥补缺乏的先验知识,进而使系统性能得到逐步改善。本文在分析烟叶发酵过程特点的基础上,将神经网络控制与迭代学习控制相结合,提出了一种神经网络优化迭代学习控制与PD反馈控制相结合的方法。通过引入反馈控制来减少系统的跟踪误差;迭代学习控制进行前馈补偿,并通过神经网络优化拟合迭代学习控制器的参数,构造新的学习控制律,再与反馈控制相结合,共同作用于被控对象。由于固定增益的学习律将使得算法的学习速度降低,迭代的次数增加。本文提出用神经网络来优化控制器参数来克服最小二乘法拟合存在的大量计算且收敛速度慢的缺点,达到较好的跟踪精度。为了增强被控系统的鲁棒性,在学习控制器的基础上加入PD反馈补偿控制器。本文将神经网络优化迭代学习控制方法应用于烟叶发酵过程发酵房温度控制中,并对固定增益的迭代过程和用神经网络优化的迭代过程的温度输出进行了比较。仿真结果证明,该方法对复杂的烟叶发酵的温度控制过程是有效的,保证了在较少的迭代次数下,温度的输出轨迹能收敛到期望的轨迹。
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