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石灰窑炉神经内膜控制系统设计.docx


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1 人工神经网络的概述 1
2 人工神经网络的特点 2
人工神经网络的基本特点 2
人工神经网络在功能上特点 3
3 人工神经网络的结构 4
生物神经元的结构 4
神经元的功能特性 4
人工神经元结构 4
4 基于神经网络控制的石灰窑炉系统的设计 5
石灰窑里的生产过程 5
石灰窑炉的数学模型 6
5 石灰窑炉的神经网络建模 6
神经网络系统辨识法 6
6 石灰窑炉的神经网络控制 8
逆模型的辨识 8
内模控制的设计 9
7 离散论域模糊控制器设计 11
九管还原炉的结构及控制任务 11
离散论域的模糊控制器主要设计 12
8 总结 17
参考文献 18

基于神经网络控制的石灰窑炉系统设计

学院: 工学院
专业: 电气工程及其自动化
班级:
姓名:
学号:
指导教师:

2017年12月6日
基于神经网络控制的石灰窑炉系统设计
摘要:神经网络应用广泛,尤其在系统建模与控制方面,都有很好应用。介绍了神经网络的基本概念,论述了人工神经网络的产生与发展,以及人工神经网络在石灰炉窑控制系统中的应用及设计,分析了人工神经网络的特点和监视控制系统的原理。简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用,以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。
关键词:人工神经网络;控制系统;石灰炉窑控制:
1 人工神经网络的概述
人工神经网络(Artificial work,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学****等能力为特征,将信息的加工和存储结合在一起,以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学****能力,引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络,具有高度的非线性,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激活函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合,借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。
2 人工神经网络的特点
神经网络是由存储在网络内部的大量神经元通过节点连接权组成的一种信息响应网状拓扑结构,它采用了并行分布式的信号处理机制,因而具有较快的处理速度和较强的容错能力。
人工神经网络的基本特点
神经网络模型用于模拟人脑神经元的活动过程,其中包括对信息的加工、处理、存储、和搜索等过程。人工神经网络具有如下基本特点:
高度的并行性
人工神经网络有许多相同的简单处理单元并联组合而成,虽然每一个神经元的功能简单,但大量简单神经元并行处理能力和效果,却十分惊人。人工神经网络和人类的大脑类似,不但结构上是并行的,它的处理顺序也是并行和同时的。在同一层内的处理单元都是同时操作的,即神经网络的计算功能分

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  • 时间2017-12-13