自组织模糊神经网络的内模控制研究与应用

摘要

研究氧化铝深度脱硅优化问题,为了保证生产质量,对生产过程进行稳定控制,稳定氧化铝深度脱硅过程的热工制度和降低能耗,采用了模糊神经网络辨识的内模控制方法进行氧化铝深度脱硅工艺过程控制,改变了以往依靠人工经验构造控制规则而进行的半自动控制模式.考虑到模糊神经网络隐含层神经元的数目决定了整个网络的规模和性能,根据模糊隶属度函数的激励强度和衰减程度可以添加或者删除模糊神经网络隐含层神经元,从而优化了模糊神经网络隐含层结构,再用自组织模糊神经网络辨识内模控制系统的正模型和逆模型,改进模型的神经网络结构可根据性能要求动态调整,从而改进了神经网络内模控制技术.实验结果表明,新提出的控制方法比传统方法在鲁棒性和抗扰性方面具有更好的性能,各项指标均优于传统控制方法,实现了氧化铝深度脱硅工艺优化.