神经网络预测控制及其在煤气生产过程中的应用研究

【摘要】：非线性、大滞后系统是工业生产过程中普遍存在的现象,被认为是物理系统中最难控制的重要环节。本文以水煤气生产过程为背景,对这类复杂非线性系统提出了一种基于改进B-P神经网络的预测控制方法,仿真结果表明该方法的有效性和快速性,从而为非线性、大滞后系统的实时智能优化控制的实现提出了一种有效的方法。 【作者单位】： 天津大学计算机系 天津大学计算机系 天津大学计算机系
【关键词】： 非线性大滞后系统 预测控制 B-P神经网络 循环型间歇式水煤气制气过程
【基金】：国家“八五”重点科技项目(85-207-22-01)
【分类号】：TQ545
【正文快照】： 0引 言在许多工业生产过程如冶金、化工中普遍存在着非线性、大滞后现象。这些复杂的工业过程本身机理十分复杂,且往往受众多随机因素的干扰和影响,难于建立精确的数学模型。循环型间歇式水煤气制气过程就是非常典型的一例。而预测控制是以计算机为手段基于模型预测进行控制

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