基于模糊神经网络的秸秆发酵燃料乙醇过程补料预测控制系统及方法

摘要

一种基于模糊神经网络的秸秆发酵燃料乙醇过程补料预测控制方法及系统。该控制方法首先根据历史罐批数据对模糊神经网络进行训练建立秸秆发酵燃料乙醇过程的非线性预测模型，然后根据预测模型利用历史和未来罐批数据的输入输出信息预测秸秆发酵燃料乙醇过程过程未来的输出状态，并用模型输出误差进行反馈校正得到闭环输出，最后将闭环输出与参考输入轨迹进行比较，应用二次型性能指标进行滚动优化，计算得到当前时刻应加于系统的补料控制量。该控制系统包括与发酵罐直接连接的现场智能检测仪表和蠕动泵及智能控制器，其中智能控制器采用嵌入式ARM微处理器技术，内部嵌入补料预测控制算法。本发明能够适应秸秆发酵燃料乙醇过程过程的动态特性、强烈的非线性和回路之间的强耦合性，能够得到良好的控制效果。