非线性过程的智能控制方法研究与应用
1.主要内容及创新点
本课题属智能控制研究，针对大滞后非线性过程提出了一种新型联想记忆神经网络辨识方法，基于新型联想记忆神经网络辨识结构，提出了具有逆辩识结构的神经网络控制方法。针对多输入多输出控制系统，提出新型联想记忆多输入多输出神经网络辨识方法。采用单神经元解耦方法，实现在线解耦控制，应用具有逆辨识结构的模糊神经网络解耦控制方法取得了良好的控制效果。开发了炼钢精炼炉底吹氩过程综合自动控制系统和污水处理厂综合自动控制系统，针对底吹氩过程的非线性、数学模型的不确定性及系统工作点的剧烈变化等特点，采用所提出的智能控制方法，实现对氩气流量的精确控制，保证氩气流量的稳定性，促进合金均匀化，提高钢种质量，具有良好的经济效益。针对PH值中和过程的非线性、大滞后特点，采用具有逆辨识结构的模糊神经网络控制方法。经本系统调节控制后，PH值基本稳定在6.5～8.5之间，达到控制要求。
2.产业化贡献
该成果在2008年获河北省科技进步二等奖。项目已完成从理论到实际应用的转化，在石家庄钢铁集团、津西钢铁集团、石药集团维生药业石家庄公司中开展了试验研究和实际应用工作，为企业新增利税3100多万，经济效益近2亿元。显著地提高了企业的产品质量，降低了企业的生产成本，产生了明显的社会与经济效益。