一种基于模糊神经网络的氯乙烯精馏温度控制方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊神经网络的氯乙烯精馏温度控制方法，涉及氯乙烯精馏生产控制领域。首先通过信号采集模块对传感器信号进行离散采集，并对其进行滤波处理。其次，根据信号采集模块输出进行模糊神经网络控制，分别依次进行模糊化、模糊推理、模糊决策、解模糊化输出得到所需控制参数值，直接对执行器进行非线性解耦控制。最后通过BP学习算法，对控制器中的连接权值、高斯函数中心值和宽度值进行学习修正，使控制器输出后，精馏塔温度误差收敛，提高控制精度的基础上，提高系统的稳定性。