模糊系统、神经网络与广义预测控制是近年来发展起来的，本篇论文将模糊系统、神经网络与预测控制相结合，提出了一种神经-模糊预测控制器，并以某大型造纸厂碱回收炉为实施对象成功地进行了应用。 本文的主要内容如下：1．回顾了模糊系统与神经网络的发展，它们各自的优缺点以及结合的可能性。2．介绍了神经网络与模糊系统集成的三种方式，即基于模糊系统，并利用神 经网络作为构造和学习工具的神经-模糊系统；基于神经网络，利用模糊逻 辑改造神经网络的模糊-神经系统；以及神经网络和模糊系统并行的模糊神 经混杂系统。3．提出了一种新的神经-模糊系统，该神经-模糊系统面向多入多出系统，结构 上借鉴神经网络，共有六层。它的模糊规则结论部分是ARX模型，ARX 模型的引入使得该神经-模糊系统有着更强的建模能力，并且能够与广义预 测控制算法相结合。同时还给出了该系统的反向传播算法以及反向传播和 最小二乘相结合的训练算法。将反向传播和最小二乘相结合可以提高神经- 模糊网络的训练速度，并能够在此基础上实现在线自适应。4．由于上述的神经-模糊系统的规则部分是ARX模型，在此基础上结合了GPC 直接算法和间接算法，形成了一种神经-模糊预测控制器。文中给出了该控 制器的结构和规则。5．证明了本文提出的神经-模糊系统能够以任意精度逼近任何一个定义在某致 密集上的非线性函数。对一个非线性函数的仿真研究验证了神经-模糊系统 的良好逼近能力。绿液重度系统是大型造纸厂碱回收系统的一个双入双出 子系统，对该系统的仿真结果表明神经-模糊预测控制器具有良好的性能。6．提出了一种混杂模糊-预测控制器，它综合了基于模型的预测控制器和不依 赖模型的模糊控制器的优点，即尽可能充分利用信息，又依靠模糊控制器 保证一定的鲁棒性。仿真表明它比单纯使用模糊控制或预测控制有更好的 效果。7．介绍了大型造纸厂通用碱回收炉的概况。碱回收系统的主要功能是回收造 纸废液中的化学药品和能量，要求在安全稳定的前提下，保持一定的黑液 燃烧量和蒸汽产量，同时有比较高的热效率和化学药品的还原率。碱回收 炉黑液燃烧控制通常用静态的操作方式，有以下五种：进炉黑液体积流量 保持恒定；进炉黑液固型物质量流量保持恒定；进炉净热值保持恒定；蒸 汽产率保持恒定；空气消耗速率保持恒定。8．研究了某大型造纸厂碱回收系统实际的工艺流程，并根据物料和能量平衡—— 建立了燃烧过程的静态数学模型。在结合了碱回收炉的实际情况的基础上， 建立了碱回收炉的优化控制方案。该控制方案将碱回收炉的控制回路分为 三个层次：基本回路、高级回路和监控回路，其中基本回路是控制系统当 中最底层的部分，由单回路构成。高级回路包括汽包水位控制、固型物喷 射速率控制、吹灰控制、黑液滴尺寸优化和燃烧控制，其中燃烧控制利用 了本文提出的神纹模糊预测控制。监控回路保证燃烧的安全和稳定，包括 黑炉监测与防止和过氧量设定。整个方案既保障了安全可靠，又兼顾了高 效生产。9．介绍了国家“九五”重点科技攻关项目——“大型造纸厂控制与优化商品 化软件——燃烧过程建模、控制与优化商品化软件”在福建青州造纸厂实 施时采用的Suny TDCS9200 DCS系统的软硬件结构、人机界面。工厂的使 用报告表明该系统投运后吨碱产汽量提高了2．05％，碱回收率提高了 0．79％，运行周期延长了 12％。综合以上三项可直接给企业带来年经济效益 100多万元。1999年门月，“燃烧过程建模、控制与优化商品化软件”通 过了教育部和科技部的联合验收。 最后，作者在总结全文工作的基础上，指出了若干有待进一步深入研究的问题。