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1、纯碱碳化过程建模研究朱燕飞程良伦曾莹(广东工业大学自动化学院,广东广州510090)yanfei_zhu@163.com摘要：提出一种基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)以解决纯碱碳化过程的复杂建模问题。运用该方法提取碳化过程出碱流量与塔内温度分布及进塔物料的实测数据，建立反映过程出碱流量变化的两种非线性模型。文章讨论了ANFIS网络的结构和学习算法，通过仿真对两种模型进行了对比，从反应机理上给出了模型优劣产生的原因，最后对出碱流量进行了参数预估。关键词：ANFIS纯碱碳化建模非线性中图分类号：TP274Mode
2、lingResearchoftheSodaCarbonizationProcessYan-feiZhu,Liang-lunCheng,YingZeng(FacultyofAutomation,GuangdongUniversityofTechnology,Guangdong,Guangzhou,510090)yanfei_zhu@163.comAbstract:Thepaperintroducesakindofadaptiveneural-fuzzyinferencesystems(ANFIS)basedonT-Smodelto
3、dealwiththemodelingproblemofthecomplexsodacarbonizationprocess.Withthemeasuredsoda-outputflux,temperatureandinputmaterialdata,twononlinearmodelswhichexplainthevarietyofthesoda-outputfluxarebuilt.Thepaperdiscussesthesystem’sstructureanditslearningalgorithm.Thecomparis
4、onbetweentwomodelsandtheinducingreasonarerepresentedinsimulationprocess.Atlast,thepapergivestheestimationapproach.Keywords:ANFIS,sodacarbonization,modeling,nonlinear1引言纯碱生产的工序中，碳化过程是直接影响到纯碱生产的质量和企业经济效益的重要环节[1]。以广州某氨碱法生产纯碱厂为例，其氨盐水的碳酸化(碳化)是在氨盐水中通人一定浓度的CO2气体，在一定温度、压力和流速
5、下，氨盐水吸收CO2并与之反应生产重碱(NaHCO3)，从母液中析晶出来。过程是一个具有气、液、固三相参与的，包括吸收、反应、结晶、流动等，并有新相产生的多元多温条件下的复杂反应过程[2]。由于过程的反应历程复杂，要建立过程的机理模型非常困难，目前，国内外还没有能提出一种良好的方法建立此过程的机理模型。以往，在非模型条件下，依据工人的经验，直接对塔内温度及气液等物料流量进行控制，常常造成出碱流量的大幅波动。针对这一问题，文章从黑箱模型的建模上考虑，运用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在复杂系统建模上的优点[3,4]，建立过程
6、出碱流量随塔内温度及进塔物料的非线性模型，为过程的优化控制提供预测服务。基于T-S(Takagi-Sugeno)模型[5]的ANFIS网络通过对模糊辨识系统的结构辨识和参数辨识，能自组的初始化模糊规则，并自适应调整前提隶属度参数和结论参数。通过对输入空间的模糊聚类[4,6]，有效的防止了误差反传算法陷入局部极小点的可能性。文章首先介绍了ANFIS网络的建模算法，然后对网络输入空间的模糊聚类做了进一步的阐述，通过仿真建立反映具体碳化过程出碱流量变化的两种非线性模型，并对比了两种模型的优劣，最后对出碱流量参量进行了数据的预测。2自适
7、应神经模糊推理系统(ANFIS)建模算法2.1网络结构及辨识过程ANFIS网络是一种基于T-S模型的多层前馈网，其模型结论部分由线性函数组成，在学习算法上同CMAC网络一样，同属于局部逼近网络[6,7]。由于其局部逼近能力，使其每次修正的权较少，学习速度快。ANFIS网络结构如图1所示[3,4]。图1ANFIS网络结构其中，为系统输入，每一输入分量的模糊语言变量集合为：，。相应隶属函数用()表示，为模糊规则数。T-S模型的第条规则描述如下：：ifisis…isthenis(1)其中，(2)模糊化层对各输入分量，采用Gauss函数
8、进行模糊化，求取各属于模糊集合的隶属函数，如公式(3)：：(3)节点规划层根据公式(4)计算前提部分每条规则的隶属度函数：(4)归一化激励层对各条规则的隶属度函数进行归一化计算，使得节点输出层各节点输出()为每条规则输出的加权平均，如公式(5),(6)所示。(5
