基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制.pdf

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1、30传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2013年第32卷第1O期基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制张贯宇，田建艳，张维杰，邱华东，张婵爱(1．太原理工大学，山西太原030024；2．新型传感器与智能控制教育部重点实验室，山西太原030024；3．太原钢铁集团有限公司热连轧厂。山西太原030003)摘要：针对目前带钢厚度控制精度低，不能满足生产要求的问题，将模糊神经网络与仿人智能控制有机结合，设计了一种基于模糊神经网络参数整定的热轧带钢厚度仿人智能控制策略，利用模糊神经网络对仿人智能控制器的参数进行

2、了整定。Matlab仿真结果表明：基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制优于PID控制，为解决复杂工业过程的控制提供了一种新的、有效的方法。关键词：仿人智能控制；模糊神经网络；参数整定；热轧带钢厚度控制中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1000--9787(2013)10-0030--04一H一uman-si-mu·lat·ed’·int·e’l’l·igent·contro’l1baSed10nparamet·erscorrectingbyfuzzyneuralnetworkZHANGGuan．yu，TIANJian—yan．ZHANGWei

3、。jie，QIUHua—dong，ZHANGChan．ai(1．TaiyuanUniversityofTechnology，Taiyuan030024，China；2．KeyLaboratoryofAdvancedTransducersandIntelligentControlSystem，MinistryofEducation，Taiyuan030024，China；3．HotStripMill，TaiyuanIronandSteelGroupCorporation，Taiyuan030003，China)Abstract：Aimingatproblem

4、oflowcontrolprecisi~}13andcannotmeetrequirementofproductionofstripthickness，combinesfuzzyneuralnetworkwithhuman—simulatedintelligentcontroltechnology，designhuman—simulatedintelligentcontrolstrategyofhotrolledstripsteelthicknessbasedonfuzzyneuralnetworkparameterssetting，correcthuma

5、n—simulatedintelligentcontrollerparametersusingfuzzyneuralnetwork．ThesimulationexperimentresultbyMatlabshowsthatthehuman—simulatedintelligentcontrolmethodwhichbasedonfuzzyneuralnetworkhasabetterperformancecomparedwithPIDcontrol，itcanprovideaneweffectivemethodforthecontrolofcomplex

6、industrialprocess．Keywords：human—simulatedintelligentcontrol；fuzzyneuralnetwork；parameterscorrecting；hot—rollingstripthiCk¨essCOntro】0引言能控制在实际应用中存在的主要问题之一是控制器的参数热轧带钢生产过程中，带钢厚度是重要的性能指标之整定，已有许多学者正在研究这一问题，例如：刘军等人利一，是检验产品质量的重要参数，因此，带钢厚度控制系统用对象传递函数参数表示控制器参数的数学解析法对仿人尤为重要。由于带钢厚度控制受原材料的尺寸

7、、形状、钢种智能控制的参数进行了研究；杨飚等人推导出由被控对以及加热温差、化学成分、轧制力等因素的影响，很难建立象特性参数计算控制器参数的数学公式，提出了一种仿人其精确的数学模型，带钢厚度控制具有不确定性、时变智能控制参数的动态优化方法。性和非线性等特点，采用传统的控制方法难以满足客户对为使控制器具有良好的自适应性，本文提出了一种基带钢厚度高精度的要求，因此，研究一种控制性能较好的算于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制的方法，利用模法是非常必要的。仿人智能控制是一种以人的控制经验、糊神经网络具有的非线性拟合能力、记忆能力、自学习能思维方式、行为和直觉推理为

8、基础，避开求解繁琐的对象模力，结合仿人智能控制理论，通过吸取两者的