改进ELMAN网络的Q学习温度切换控制

被引：13

作者：

乔景慧 ^{[1
]}

柴天佑 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳工业大学机械工程学院

[2] 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

来源：

控制理论与应用 | 2015年 / 32卷 / 07期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

生料分解过程; 分解炉温度; 改进ELMAN网络; Q学习控制; 切换控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TQ172.6 [生产过程与设备]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

090805 [渔业资源学]; 140502 [人工智能];

摘要：

在水泥生料分解过程中,由于生料边界条件频繁变化且生料流量波动大,使过程处于正常工况或异常工况,致使分解炉温度和预热器C5出口温度很难控制在工艺要求的范围内传统的控制方法经常导致预热器C5下料管堵塞为了解决上述问题,本文提出了一个带有前馈补偿的温度智能切换控制策略,由基于T-S的模糊控制器、基于改进的ELMAN网络的Q学习异常工况控制器和切换机制组成实际应用结果表明,所提出的控制策略能够根据当前工况的变化选择正确的控制器,并且使生产远离故障工况

引用

页码：955 / 962

页数：8

共 11 条

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