【摘 要】
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陶瓷梭式窑是一个非线性程度高、滞后性严重以及空间温度不均衡的非线性系统。目前陶瓷梭式窑在生产过程中的控制方法相对比较落后,温度控制精度不高,以至于生产出来的陶瓷产
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陶瓷梭式窑是一个非线性程度高、滞后性严重以及空间温度不均衡的非线性系统。目前陶瓷梭式窑在生产过程中的控制方法相对比较落后,温度控制精度不高,以至于生产出来的陶瓷产品质量参差不齐。因而,有必要针对陶瓷梭式窑研究先进智能控制方法,以提高窑炉温度控制效果和陶瓷产品质量。本文将深度学习、模糊控制与PID(Proportional-Integral-Derivative)控制等方法结合起来,提出基于深度学习的陶瓷梭式窑智能控制方法,从而为陶瓷梭式窑的控制提供了一种新方法。本文的主要工作和创新点:1.根据陶瓷梭式窑的结构以及传热学相关理论建立了陶瓷梭式窑传热模型,拟合出最佳升温曲线,为温度控制提供依据。利用深度置信神经网络强大的数据表征能力整定PID算法各个环节的参数,提出了基于深度置信神经网络陶瓷梭式窑PID控制方法。仿真实验结果表明所提出的方法是有效可行的。2.充分结合模糊控制方法和深度学习方法各自的优点,本文提出了基于模糊深度置信神经网络陶瓷梭式窑PID控制方法,设计了相应的控制器结构。仿真实验结果表明该方法控制效果明显。3.对于深度神经网络普遍存在的参数估计问题,本文将改进的LM(Levenberg-Marquardt)算法应用于模糊深度置信神经网络的参数估计,大大缓解了计算复杂度和存储空间并减少神经网络网络的计算量和训练时间,提高了网络的泛化能力,从而优化了基于模糊深度置信神经网络PID控制方法。仿真实验验证了所提方法可行性和有效性。
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