挤出机加热系统的建模和最优控制

摘要

本文首先介绍了基于集散控制系统的挤出机监控系统的设计与实现，这其中包括通讯、过程控制、系统组态和保护系统等内容。基于本文设计方法的挤出机系统已成功应用于多条工业生产线。 本文第二部分介绍了基于一种改进聚类模糊神经网络对系统建模的方法。该方法可以充分利用聚类分析获得的信息，减少待辨识参数，提高模型辨识速度。结合遗传算法以确保获得全局最优参数，由仿真结果可见，本文提出的模型进化速度快并且具有很高的精度。 论文第三部分介绍了挤出机系统最优控制器的设计。挤出机系统属于含有未知非线性部分和外部干扰的系统。采用模糊神经网(FNN)络抵消系统中的非线性部分，进而采线性最优控制器的设计方法设计最优控制项。模糊神经网络权值基于投影算法来调节，这样可保证权值的有界性。由于存在建模误差和外界干扰，在最优控制项的基础上设计了H∞控制确保闭环系统具有鲁棒性。在这部分中，还提出一个定理，采用线性矩阵不等式的方法设计FNN自适应控制器，该设计方法比传统的基于Riccati方程的设计方法更方便有效。最后采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。

目录

文摘

英文文摘

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第一章引言

1.1相关背景

1.2任务要求

1.3论文结构

第二章挤出机监控系统简介

2.1集散控制系统

2.2通讯

2.3系统的闭环控制

2.4监控组态软件

2.5系统中的智能仪表

2 6过程控制

2.7保护系统

第三章 采用聚类模糊神经网络对系统建模

3.1引言

3.2聚类模糊神经网络

3.2.1聚类分析

3.2.2模糊神经网络

3.2.3一种改进的聚类模糊神经网络

3.3采用遗传算法进行聚类分析与参数辨识

3.4仿真

第四章挤出机加热系统的最优控制

4.1相关背景

4.1.1问题的提出

4.1.2问题描述

4.2数学模型的选择

4.3最优控制器的设计

4.4仿真

第五章结论与展望

附录

1.聚类模糊神经网络程序

2.线性矩阵不等式程序

参考文献

致谢