基于神经网络预测的模糊控制的研究与应用

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1、昆明理工大学2001级硕士研究生学位论文摘要摘要随着科学技术的不断进步，人类需要控制的对象和过程日益复杂，但对控制质量的要求却不断提高，智能控制为这一问题的解决提供了一条有效途径。模糊逻辑和神经网络是实现智能控制的基本方法，模糊控制不需要建立被控对象的精确数学模型，而且可以有效克服系统存在滞后所造成的影响；神经网络具有自学习，自适应，并行处理的能力。本文对有关模糊控制和人工神经网络方面的基本理论作了介绍，并把二者结合起来，提出了一种基于神经网络预测的模糊控制方案。并对其在锅炉汽包水位的应用进行了研究

2、设计和仿真。本文最后部分介绍了用MATLAB模糊逻辑工具箱进行模糊控制器的设计方法，以及利用函数将已设计好的人工神经网络对象转换成相应的simulink形式，同时给出了用MATLAB的Simulink进行仿真的结果，证实了该方法在理论上的有效性与可行性。本文将自动控制理论和火电厂热工自动化的具体对象相结合，对工业过程中普遍存在的大滞后系统提供了一种解决思想，有一定的工程应用参考价值。关键词：模糊控制神经网络预测汽包水位智能控制仿真昆明理1_大学2001级硕十研究生学位论文摘要AbstractWith

3、theimprovementofscienceandtechnology，theobjectsandprocessesthatpeoplewanttocontrolbecomemoreandmoreCOmplex，buttheaimsforcontrolarehigherandhigher．Intelligentcontrolprovidesaeffectivewayforsolvingtheproblem．Fuzzylogicandneuralnetworkaretheimportantmeans

4、ofintelligentcontr01．Fuzzylogiccontroldoesnotneedtosetuptheexactmathmodel，anditcaneffectivelysolvetheproblemoftime-delaysystems．Thispaperintroducessometheoriesaboutfuzzylogicandneuralnetworkscontrolandtheiradvantages．Thethesisbringsupafuzzylogiccontrol

5、systembasedonneuralnetworkpredictioncombiningbothtwotheories．ResearchesandsimulationsarealsoappliedOnthewaterlevelcontrol0fb0订er．ThelastpartofthispaperintroducesawaytodesignafuzzylogiccontrollerbasedontheMATLAB’Sfuzzylogictoolbox，andtransformartificial

6、neuralnetworksdesignedintoformofSIMULINKcorfespondinglybyusingfunctionsofMATLAB．Theresultsofsimulationexperimentsofthiscontrolsystemillustratetheavailabilityandfeasibilityofthismeansintheory．Withthecombinationofautomaticcontroltheoryandpracticalthermal

7、processautomationobjectinthepowerstation，thispaperprovidesanideasolvingtheproblemSofgenerallarge··time--delaysystemsintheindustrialprocess．Andthismeanshasgreatreferencevalueinengineeringapplications．Keywords：FuzzyControlNeuralNetworksPredictionWaterLev

8、elIntelligentControlSimulation1l昆明理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下(或我个人⋯⋯)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，本论文不合任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明的法律结果由本人承担。，‘学位论文作者签名：日期：枋身‘详2004年／2月；口日关于论文使用授权的说明本人完全了解昆