基于模糊神经网络和仿人智能控制的阀位控制方法

摘要

本发明涉及到一种基于模糊神经网络和仿人智能控制的阀位控制方法，该方法通过对阀门的实际位置与给定值进行比较计算得到阀位偏差和阀位偏差变化率，仿人智能控制器根据二者之间的关系进入不同的控制模态，向气动执行结构发送相应的控制信号，同时模糊神经网络对仿人智能控制器的控制参数进行实时在线整定，气动执行结构接收到控制信号后带动阀杆位移，进而调整阀门的位置。本发明实例解决了传统PID控制难以控制非线性、时滞性大的实际生产过程以及仿人智能控制器控制参数难以实时整定的难题，能够对阀位控制过程进行动态实时控制，大幅提升了控制过程的准确性和鲁棒性，利于阀门稳定连续地工作。