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1、2006年7月控制工程Jul.2006第13卷第4期ControlEngineeringofChinaVol.13,No.4文章编号:167127848(2006)0420348203基于B2P神经网络的非线性预测控制曾 科,何小阳,刘红艳(广西大学电气工程学院,广西南宁 530004)摘 要:针对用一般的方法控制糖液的过饱和度很难奏效的问题,运用B2P神经网络构造预测模型,将模拟退火算法的局部搜索与遗传算法的全局搜索相结合,进行在线滚动优化,对煮糖结晶过程中的过饱和度进行预测控制。实际运行结果
2、表明,基于B2P神经网络的预测控制算法响应速度快、控制精度高、鲁棒性强,具有很强的实用性。关 键 词:非线性预测控制;B2P神经网络;遗传模拟退火算法;煮糖结晶过程中图分类号:TP273 文献标识码:ANonlinearPredictiveControlBasedonB2PNetworkModelofSugarCrystallizationinBatchPanZENGKe,HEXiao2yang,LIUHong2yan(SchoolofElectricalEngineering,Guangx
3、iUniversity,Nanning530004,China)Abstract:Intheproductiveprocessofboilingincanesugarcrystallization,thatisacomplicatedchemicalandphysicalprocess,andbothheattransferandmasstransferoccur,thecontrolofoversaturationisabasicfactorinboilingcrystallizationproc
4、ess,Whichcannotbesolvedbyor2dinarymethod.AnonlinearpredictivecontrolalgorithmbasedonB2Pnetworkisemployedinthecontrolofoversaturation.Inthisalgorithm,optimizationproblemissolvedbyimplementinggeneticsimulatedannealingalgorithm.Therunningresultshowsthatth
5、ealgorithmpossessessuchadvantagesasgoodrobustness,quickresponse,highcontrolaccuracy,practicability.Keywords:nonlinearpredictivecontrol;B2Pneuralnetwork;geneticsimulatedannealingalgorithm;sugarcrystallizationprocess[1]1 引 言2 煮糖结晶过程煮糖结晶过程是制糖工业生产中的重要环节,在间
6、歇式煮糖结晶过程中,母液中过饱和度其中母液的过饱和度能否稳定在一定值将会影响到(相对过饱和度,以下同)小于0时,糖液处于溶晶产品的质量和提糖效率。在此过程中既有传热,又区,晶体只能溶解,不能长大;过饱和度大于0小有传质,是一个复杂的物理和化学过程。且煮糖过于012时,糖液处于介稳区,可使已存在的晶体长程中由于进料的纯度和浓度在不断发生变化,煮糖大,但不会生成新的晶体;过饱和度大于012小于的工艺条件如真空度和蒸汽压力经常波动,其控制013时,糖液处于中间区,不但使已存在的晶体长受到这些干扰因素的影响
7、,要建立煮糖过程的精确大,而且生成新的晶核;过饱和度大于013时,糖数学模型非常困难,若采用经典或现代控制理论和液处于易变区,糖液能自然起晶,晶核大量生成。方法对这类复杂的对象进行控制难以得到满意的效因此,煮糖结晶过程的控制应该使母液中过饱和度果。而预测控制算法对模型精度要求不高、在线计保持在介稳区的范围内,既使得晶种不断长大,同算方便、控制综合效果好。该方法采用多步预测和时又不会生成新的晶体。因此在煮糖生产过程中,滚动优化的方式,扩大了反应过程未来变化趋势的为了节约能耗、缩短煮糖时间、提高质量,过
8、饱和信息量,因而能在各种复杂生产过程中获得好的应度必须控制在介稳区间。在煮糖结晶过程中,众多用效果,并具有较强的鲁棒性。因素均可对过饱和度产生影响,过饱和度可表示为本文运用预测控制算法,在煮糖结晶过程中对糖液流量、单位时间水蒸发量、输入糖浆锤度、水过饱和度进行控制。加入流量、灌内底料温度、灌内底料水含量、灌内收稿日期:2006204203;收修定稿日期:2006204218作者简介:曾 科(19752)男,广西钟山县人,研究生,主要研究方向为非线性预测控制、智能控制等
