智能计算和智能控制的若干问题研究（可复制论文）.pdf

摘要随着工业过程复杂程度的提高,很多控制过程都存在着随机性、强约束、大时滞等非线性特性,很多系统的影响因素很多,内在机理十分复杂,很难建立准确的数学模型表达式:刂撇挥媒⑹P停菔导氏低车氖淙输出的结果数据,参考现场操作人员的运行经验,就可对系统进行实时控制。近年来已经广泛的应用于非线性系统的建模和控制中。随着生产过程自动化水平的提高,人们对提高生产效率、提高产品质量和降低生产成本提出了越来越高的要求,许多实际的控制问题归结为控制器参数的优化问题。而有些传统的优化方法中,如果初始值选择不好,就会容易陷入局部极小和优化时间较长,使优化效果达不到实际系统的要求。混沌优化和粒子群优化都是新颖的智能优化方法,收敛速度快,搜索精度高,目前其理论和应用方面的研究都已经取得了初步成果。基于优化算法的模糊控制在非线性控制领域中得到越来越广泛的关注和研究,有着非常广阔的应用前景。本文首先介绍了广义预测控制蚑模型模糊预测控制的算法和应用,然后以模糊控制为基础,引入了混沌优化和粒子群优化算法,围绕参数辨识,系统建模和预测控制等方面做了一些研究。本文的研究工作主要包括以下诟骨谎啡裙嘧⒒低持校褂霉阋逶げ庾孕U刂坪蚑模型模糊预测控制实现对腹腔药液温度的精确控制。基于神经网络建立了控制模型,仿真和实验结果表明,这种控制方法能满足系统升温速度和控温精度的岢隽嘶诨煦和粒子群优化算法杓朴性际鳷模型模糊预测控制器。这种方法避免了非线性规划解决有约束问题时易陷入局部极值和复杂繁琐的计算量问题,减少了计算量,提高了精确性,具有良好的搜索性和稳定性。仿真结果表明预测输出能精确地跟踪目标函数值,说明了设计的岢隽耸褂没诹W尤河呕惴ǖ淖允视ι窬:评硐低建立新产品的客户满意度模型。仿真结果表明这种方法的有效性,避免了传统的褂锰荻认陆捣椒ㄑ盗凡问斐傻募扑愀丛樱菀紫萑刖植考岛湍几点:要求,收敛速度快,算法稳定。控制器的有效性。.
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以选择合适的学习因子的缺点,通过学习误差和泛化误差的比较说明提出的方法优于樟菜俣瓤欤芄蛔既返亟⒖突舛饶P汀关键词:广义预测控制P湍:
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学位论文作者签名:姜霆。狄南开大学学位论文原创性声明加叩年律本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。
耳⋯鬲磊焕诹薩⋯~璢学位论文作者签名:姜嚣敞南开大学学位论文版权使用授权书劫年皇月哕日本人完全了解南开大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版;在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。经指导教师同意,本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。指导教师签名:学位论文作者签名:解密时间:年月日各密级的最长保密年限及书写格式规定如下:;秘密★年畛辏缮儆趇:机密★年畛辏缮儆、
第一章绪论第一节神经网络国际著名的神经网络专家、第一个计算机公司的创始人和神经网络实现技为拓扑结构的动态系统,它通过对连续或断续式的输入作状态响应而进行信息建立了第一个神经网络的数学模型,即窬!辏珼模型,得到了较适用的模型,从而掀起了神经网络研究的第一个高潮。由于基于符号的人工智能技术迅速发展,使得许多研究人员将注意力从神经网络研究转移开来。年代到年代初期,一些科学家仍坚持在神经网络理领域研究,并取得了一些重要成果,如岢龅腁网络,以及随后提出脑P汀旰辏琀岢隽死肷⒌莨樯窬缒P秃土续递归神经网络模型,引入了能量函数,给出了网络稳定性判据,并对连续模型进行了放大器电路实现。这一突破性的工作标志着神经网络研究高潮的重新并改进了算法,对神经网络的研究起到了巨大的推动作用。近年来,神经网络引起了众多研究人员和社会团体的热情,对神经网络寄予了很高的希望,大自动化、数学等不同知识背景的入加入了研究行列,将神经网络技术应用到了智能控制、先进控制、信号处理、非线性优化、混沌控制与反控制、机器人、术的研究领导人甆给神经网络的定义是:神经网络是一个以有向图处理。神经网络的研究已经历了多年。年蚖定义了第一个学习规则,即学习规则。年,推