【摘 要】
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为解决复杂化工过程的建模和优化控制问题,该文在研究RBF神经网络和迭代动态规划方法的基础上,对反馈RBF神经网络进行了改进,并提出了基于反馈RBF神经网络的变步长迭代动态规
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为解决复杂化工过程的建模和优化控制问题,该文在研究RBF神经网络和迭代动态规划方法的基础上,对反馈RBF神经网络进行了改进,并提出了基于反馈RBF神经网络的变步长迭代动态规划算法.同时为了增强神经网络建模能力,用滑动平均滤波和主元分析(PCA)对神经网络数据进行预处理,用模糊C均值聚类(FCM)选取网络的训练样本.数据预处理是进行神经网络建模的关键步骤,该文将递推滑动平均和PCA应用于甲醇生产过程采样数据预处理,前者计算量小,容易实现;后者能够压缩采集样本,简化了建模的复杂度.处理后的数据用于反馈RBF神经网络建模,增强了建模和仿真的效果.反馈RBF神经网络是动态系统建模的有效手段,既具有RBF网络的全局寻优和计算速度快的特点,又具有对动态对象建模的能力.该文用输入输出样本之间的关联度自适应选择RBF网络基函数中心,使网络更好的反映输入与输出之间的关系,提高了网络的建模性能;与补偿模糊神经网络建模比较,得到了更少的训练步数和更小的仿真误差.另外,在选择训练样本时,用FCM对样本聚类,将问题分解为在每一类中选择训练样本,由于类别数目相对样本数目很少,使得训练样本不致过多.最后,将FCM和反馈RBF网络结合对甲醇生产过程进行了建模,得到了满意的仿真结果.迭代动态规划是求解复杂过程优化问题的有效方法,该文对其进行了适当改进,提出了变步长迭代动态规划(VIDP),VIDP采用多个循环,随循环的增加步长变小,逐步逼进现实对象,从而既减少总的计算次数,又保证了计算精度.随后该文将反馈RBF网络与VIDP结合,提出了基于反馈RBF网络的变步长迭代动态规划算法,为解决复杂对象的优化控制问题提供了一个新思路.最后,将VIDP以及基于反馈RBF网络的VIDP应用到间歇式反应器的优化控制中,均得到了满意的仿真结果.
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