基于模糊神经网络a阶逆系统的发酵过程多变量解耦控制
发酵过程是时变、非线性、不确定性的多变量强耦合系统，高性能的解耦控制一直足其追求的目标。本文将逆系统方法与模糊神经网络相结合，提出一种基于模糊神经网络α阶逆系统的发酵过程耦控制方法。首先证明了系统的可逆性，并根据模糊神经网络的非线性辨识原理，利用基于误差反向传播网络的模糊推理系统离线建立发酵过程的非线性逆模型，再将得到的静态模糊神经网络逆模型串联在发酵系统之前，从而使复杂的非线性多变量系统解耦成多个相对独立的单输入单输出伪线性子系统，最后设计专家控制器以实现高性能解耦控制。仿真结果表明，提出的解耦控制方法能够适应发酵过程模型的不确定性和参数的时变性，具有较强的鲁棒性，且结构简单，易于实现。
模糊神经网络 逆系统方法 多变量解耦控制 控制器 发酵过程
孙玉坤 王博 丁慎平
江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013
国内会议
昆明
中文
500-505
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）