【摘 要】
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连续工业过程是一个十分复杂的大系统,其非线性、不确定性、时变、强耦合等复杂特性使得难以传统的方法建模,生产目标往往不能实现直接控制,常规的过程级优化技术不能直接采
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连续工业过程是一个十分复杂的大系统,其非线性、不确定性、时变、强耦合等复杂特性使得难以传统的方法建模,生产目标往往不能实现直接控制,常规的过程级优化技术不能直接采用,该问题是当前过程控制界亟等解决的重要课题.该论文提出了一种工业过程优化控制的新方法,即利用模式识别优化技术,对生产过程数据进行优劣分区,选取其优区和可控区数据进行人工神经网络建模,基于这一数据驱动的辨识模型,建立过程对象的模糊神经网络控制器,实现对象的自适应优化控制.
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