基于模糊神经网络分类器的精馏塔温度控制器设计

被引：6

作者：

谷玉凯 ^{[1
]}

杨滁光 ^{[2
]}

王华强 ^{[1
]}

王健波 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学电气与自动化工程学院

[2] 安徽安利合成革股份有限公司

来源：

合肥工业大学学报(自然科学版) | 2012年 / 35卷 / 01期

关键词：

精馏塔; 温度控制; 模糊神经网络分类器; 自适应学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080201 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ;

摘要：

文章对精馏塔温度控制中所遇到的参数耦合严重、非线性高、数学模型难以建立的问题,提出了一个基于模糊神经网络分类器的控制方案,以精馏塔温度、流量、液位作为输入,导热油阀门开度作为输出,通过对人工操作的自适应学习和模糊化处理,实现对精馏塔温度的智能控制。实验结果表明,该方案能够模仿人工操作,智能学习的精度很高。

引用

页码：41 / 44+137 +137

页数：5

共 7 条

[1] 基于自适应神经网络模糊推理系统的竖井井斜预测 [J].