模糊建模与控制及其在电厂热工自动控制中的应用.docx
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1、模糊建模与控制及其在电厂热工自动控制中的应用 【摘 要】随着科学技术和生产力的不断发展,实际受控对象越来越困难。以电厂的热工自动限制系统为例,由于系统本身是强耦合的多输入多输出非线性系统,其动态特性随着运行工况的改变而大幅度改变,且各环节的动态特性差异很大,一些环节还具有惯性、滞后、非线性和时变等特性,难以建立精确的数学模型,从而使得传统限制理论很难给出一个较好的限制效果,甚至不能限制。近年来,越来越多的学者已意识到在传统限制中加入逻辑、推理和启发式学问的重要性,把传统限制理论与人工智能技术相结合,充分利用人的限制学问对困难系统进行智能化限制,渐渐形成了智能限制的理论体系。模糊限制就是这一体系
2、中最具有代表性的探讨成果之一。基于此,本文主要探讨了模糊建模与限制及其在电厂热工自动限制中的应用。 【关键词】模糊建模与限制 电厂热工自动限制 应用 基于T-S模型的模糊限制系统稳定性分析和限制器设计是模糊理论探讨的一个基本问题。利用T-S模型具有比较丰富局部结构的特点,可以把线性限制理论中的稳定性分析和综合方法应用于模糊系统,对模糊限制系统稳定性、限制性能等方面给出严格的数学证明,这样模糊限制器就不再是依靠于阅历的简洁智能限制器,而是具有完整理论支撑的非线性限制器。近年来,虽然这方面的理论探讨已经取得了许多成果,但如何将这方面理论应用到详细限制系统还有很多问题有待进一步探讨。 1 T-S模型
3、建模的探讨现状及问题 T-S模型是11015年日本科学家为了解决多维模糊推理中推理规则过于浩大的问题而提出的一种新的模糊推理模型,随着我国科学技术的发展,T-S模型得到了很大的改善和發展,并在生产中得到了广泛的应用。相较于传统的模糊模型,T-S模型可用少量的模糊规则生成较困难的非线性函数,这在处理多变量系统时能有效地削减模糊规则个数,因而产生巨大的优势。 大量的工程实践证明,对于某些具有高度非线性、不确定性、强耦合的困难系统采纳传统的机理建模方法几乎无法得到其数学模型,即使牵强建立起来,也是一个高阶非线性时变的微分方程组,并且假设了诸多前提条件,忽视了许多因素,使得此模型失去初始的建模意义。此
4、时,采纳传统的系统辨识方法也往往不能获得令人满足的模型。为此,近年来很多探讨者开展了困难非线性系统的智能学习建模,如基于模糊系统、人工神经网络和支持向量机等方法的探讨。在这些方法中,模糊系统具有可把数学函数靠近器与过程信息结合起来、采纳规则库以有助于人们了解系统、规则库中的语言变量可以看作是信息的量化等一系列特点,得到了人们的广泛重视。与其它非线性建模方法相比,模糊建模具有如下的优点: (1)能够有效地辨识困难甚至病态结构的系统; (2)能够有效地辨识大时延、时变、多变量、非线性系统; (3)模型结构中集成了数字和符号表示,易于处理定量与定性学问; (4)模型以模糊规则的表示形式,可以用于分析
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- 模糊 建模 控制 及其 电厂 自动控制 中的 应用
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