文章编号:1001-9227(2001)03-0019-02
瓷器隧道窑燃烧
destroy过程的人工神经网络模糊控制
康赐荣
(华侨大学电子工程系 泉州,362011)
摘 要:：讨论模糊控制及用人工神经网络实现模糊控制的有关问题，给出了瓷器隧道窑温度控制系统及仿真结果。
关键词：隧道窑 人工神经网络 模糊控制
ABSTRACT:Some issues which relate to fuzzy control and implementation of fuzzy control with ANN are discusd.Temperature control system of ceramics tunnel kiln and simulative result are prent-ed.
KEYWORDS:Tunnel kiln Artificial neural network Fuzzy control
中图分类号:TP271+4文献标识码:B
0 引 言
pastparticiple瓷器隧道窑是一连续的生产过程，其控制分成两大部分:(1) 窑车传送及各风机的控制;(2) 燃烧过程控制。整个隧道窑分为预热带、燃烧带和冷却带等，而燃烧带又分成温度和气氛不同要求的四个燃烧区。本文仅对对产品质量起决定性作用的燃烧区的温度控制问题进行研究。
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模糊控制把人们对生产过程的控制经验归纳成模糊控制规则集，属于语言控制，它不需要知道过程的数学模型，且鲁棒性强。人工神经网络(ANN)具有处理的并行性、信息存贮的分布性、自学习和容错性等拟人特性。本文把两者结合起来实现隧道窑温度的人工神经网络模糊控制，仿真结果表明本方法的有效性。
gotye1 人工神经网络模糊控制
模糊控制模仿人们对过程的控制过程，把人们的控制经验归纳成模糊控制规则集(表1)。模糊控制规则可表示为if(E=A i)and(CE=B j)then(U= C k)，其中E、CE和U为语言变量，可解释为系统误差、误差变化率和控制量。它们在各自论述中取语言值A i=B j=C k={NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB}，式中NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB分别对应于负大、负中、负小、零、正小、正中、正大模糊子集。 表1 模糊控制规则表
CE
U
E
NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PB PB PB PM PS ZE NM PB PB PB PM PS ZE NS NS PB
PB PM PS Z E NS NM ZE PB PM PS ZE NS NM NB PS PM PS ZE NS NM NB NB PM PS Z E NS NM NB NB NB PB ZE NS NM NB NB NB NB 本文所采用的BP网络结构如图1所示。输入层神经元
环球职业教育网校分E、CE两组，神经元数与输入数据数相同，输出层神经元数与输出数据相同。隶属函数取高斯函数G(x,μ,σ)=exp[-(x-μ)2/2σ2]。BP网络输入数据为各模式所对应的模糊子集的隶属度，期望输出数据为各模式的控制量模糊子集的隶属度。BP网络经训练后模糊控制规则集存贮在神经元间连接权及阈值上。
(下转第24页)
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自动化与仪器仪表
ZIDONGHUA YU YIQI YIBIAO 2001年第3期(总第95期)
4 结 论
扫描英文(1) 模糊自整定PID 参数控制系统中的参数K P 、K I 和K D 对系统影响极大。应适当选择这三个参数的论域以获得最佳的PID 控制特性，应避免因K P 、K I 和K D 论域值选择不当而出现系统振荡现象。(2) 模糊控制器的控制规则对模糊自整定PID 参数控制系统中的参数影响较大。这将直接影响系统的调节效果，应对模糊控制器的FIS 规则语句的权值和控制规则表(表1至表3)作适当的修改
和调整。
(3) 模糊自整定PID 参数控制系统具有较强的鲁棒性。这在图5和图6中得以证实。(4) MATLAB 5.X 将其SIMULINK 与FUZZY LOGIC TOOLBOX 更为有效地结合在一起，为较为复杂的模糊控制系统的计算机仿真提供了较为简化、有效和准确的手段。这将极大地提高基于模糊逻辑的控制系统设计效率和准确度，成为工程模糊控制系统设计的最为有效的计算机仿真和分析的软件包。
参考文献
1 王耀南.计算智能信息处理技术及其应用.[M ]湖南：湖南大学出版社2 孙庚山，兰西柱.工程模糊控制.[M ]北京：机械工业出版社
3 王鸣.基于模糊控制理论的一种PID 参数自整定控制的
新东方 王强
设计与仿真.[J ]自动化与仪器仪表,2000年第1期4 MATLAB Ur 's Guide .[M ]The M athWorks ,Inc .1997
frankenstein
(上接第19页)
模糊控制系统由模糊化、模糊控制规则集、去模糊等部分组成。本文以神经网络实现。
2 隧道窑的温度控制
隧道窑温度控制系统如图2所示。煤气量的调节用人工神经网络模糊调节器(ANNFC )。燃烧时要求空气量与煤气量保持一定的比例关系，因此空气流量调节器为比例调节器K p
。
窑炉的数学模型一般可表示为具有纯滞后的一阶惯性环节，即:
G (s )=ke -θ
s τs +1式中G (s )为窑炉的传递函数,k 为比例系数,θ为纯滞后时间,τ为时间常数。
采用图1的BP 网络结构。输入神经元数为26网名英语
个，分别对应于E 、CE 从-6到6的所有整数值；输出神经元数15个，对应于U 从-7到7的所有整数
值。变量E 和CE 的7个语言值的隶属函数的中心值μ分别取-6,-4,-1,0,1,4,6;U 的μ取-7,-4,-1,0,1,4,7。标准偏差σ取2。瓷器隧道窑的
ANN 模糊控制仿真结构如图3所示
。
3 结束语
瓷器隧道窑是一非线性对象，干扰因素又多，难以获得准确的数学模型，采用人工神经网络模糊控制，可实现有效控制。仿真结果表明本方法的有效性。shabby什么意思
瓷器隧道窑的人工神经网络模糊控制，既可提高产品的质量和产量，又可节能和减轻劳动强度，具有较好的经济效益和社会效益。
参考文献
1 康赐荣，陈芳，魏腾雄.基于ANN 的模糊规则的自动生
成.华侨大学学报(自然科学版),1997,18(2):199～2022 康赐荣.瓷器隧道窑的自动控制.计算机应用,1993,No .5:43～46
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