現場(chǎng)總線(xiàn)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在回轉窯分解爐溫度控制中的應用
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第3層為模糊規則層，根據第2層的輸入，可以按下式計算第m條規則的信用度
當a為∞時(shí)，該運算相當于一般最小化運算，當a為有限值時(shí)將得到輸入的一個(gè)可微函數。該層的輸入輸出可以表示如下：
第4層為去模糊輸出層，每條規則在模糊集中的輸出可表示為
式中?為語(yǔ)言變量集（比如正大、正小等），被激活的規則對最后的輸出影響加權平均得到轉速的精確控制量可表示如下：
在設計過(guò)程中，模糊規則庫的建立是整個(gè)系統設計的關(guān)鍵。模糊規則庫建立的常用方法是根據工藝操作規程對操作人員的經(jīng)驗進(jìn)行總結。抽取相應的模糊規則，這種方法較為簡(jiǎn)便，但獲得的規則較為粗糙；另一種方法是應用系統辨識技術(shù)，根據輸入輸出數據建立對象的模糊模型，再根據模糊模型提取相應的模糊控制規則。該文采用的是先建立對象的模型，再提取模糊控制規則，同時(shí)借鑒操作人員經(jīng)驗和現場(chǎng)控制情況對控制規則作適當修改，自動(dòng)生成規則模塊，根據模糊規則庫，經(jīng)過(guò)在線(xiàn)分析訓練后，得出最優(yōu)控制規則。具體運算步驟如下：
在讀入e，ec值后，經(jīng)過(guò)初始運算，對所有規則Rm逐一判斷、刪除，信用強度小于某一閾值的規則和明顯與預期結論相矛盾的規則，經(jīng)上一步的篩選后，規則將能輸出正確的符號，但不少規則還具有相同的前提，需要對規則進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。假設經(jīng)篩選后剩下的R條規則可分成n組R1，R2…Rn，同一組規則Ri（1≤i≤n）都具有相同的前提，Ri（j）表示Ri（1≤j≤1i）中的某一條規則，1i是每組的總規則數，每組中規則的總數不一定相等，優(yōu)化的具體步驟如下：（1）獲得系統狀態(tài)e和ec；（2）在前提相同的每個(gè)規則組Ri中，隨機選擇1條規則Ri（j），n組共選擇n條規則；（3）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制模塊計算每條規則的輸出：,n條規則的總輸出Δn；（4）可按下式計算由所選各條規則產(chǎn)生的誤差：
其中WRi（j）表示各條規則Rj（k）的信用度，bi（j）為第Ri（k）條規則的輸出，Δnmax和Δnmin分別為輸出轉速可能的最大值和最小值；（5）累計每次迭代后的各條規則的Ri（j）的ERi（j）；（6）將輸出作用到執行器獲取新的e和ec；（7）返回第一步，繼續迭取規則組中的一條規則；（8）在前提相同的規則組中僅保留累計誤差ER（j）最小的規則，由此得到一組優(yōu)化控制規則?！ ?BR> 在本系統中定義爐溫偏差e，爐溫偏差變化率ec和輸出喂料誤差電機轉速增強Δn。輸入變量e的論域為［－30℃，30℃］，語(yǔ)言值為｛負大，負中，負小，負零，零，正零，正小，正中，正大｝，記作｛NL，NM，NS，NZ，ZO，PZ，PS，PM，PL｝；ec的論域為［－30，30］，語(yǔ)言值為｛負大，負小，零，正小，正大｝，記作｛NL，NS，ZO，PS，PL｝；Δn的論域為［－20％，20％］，語(yǔ)言值為｛負大，負中，負小，零，正小，正中，正大｝，記作｛NL，NM，NS，NO，PS，PM，PL｝。表3―1是由模糊網(wǎng)絡(luò )控制器產(chǎn)生的一組優(yōu)化控制規則表。
4 現場(chǎng)總線(xiàn)控制系統的實(shí)現
采用Lonworks節點(diǎn)完成回轉窯分解爐的溫度控制，將控制節點(diǎn)連接安置在現場(chǎng)，只需通過(guò)一根雙絞線(xiàn)就可完成現場(chǎng)各節點(diǎn)之間以及與上位機之間的信息通訊（如圖4―1），在這里應用了4個(gè)節點(diǎn)，它們分別是傳感器輸入節點(diǎn)、控制器節點(diǎn)、執行器節點(diǎn)、顯示節點(diǎn)。傳感器節點(diǎn)完成現場(chǎng)溫度值的網(wǎng)絡(luò )變量輸出；控制器具體實(shí)施模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制算法，并輸出修正的網(wǎng)絡(luò )變量；執行器驅動(dòng)電閥工作；顯示節點(diǎn)完成溫度設定值的輸出及當前溫度的動(dòng)態(tài)顯示。網(wǎng)絡(luò )變量的概念大大簡(jiǎn)化了復雜應用程序的設計，使節點(diǎn)程序的可利用性提高，節點(diǎn)間的虛擬連接關(guān)系得到加強，使其添加、移動(dòng)、改變均方便易行，每個(gè)節點(diǎn)中的數據可與整個(gè)網(wǎng)絡(luò )中的所有節點(diǎn)共享；另外上位機通過(guò)Lonworks網(wǎng)卡便可實(shí)現與所有現場(chǎng)節點(diǎn)的通訊，通過(guò)工控組態(tài)軟件（citech或Intouch）完成對整個(gè)系統的監控并可嵌入一些高級控制功能。
5 結束語(yǔ)
在水泥回轉窯生產(chǎn)過(guò)程中采用現場(chǎng)總線(xiàn)技術(shù)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制技術(shù)，建立了Lonworks智能節點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )溫度控制系統，分散的節點(diǎn)不僅有效地實(shí)現了模糊控制功能，而且系統的整體性得到提高；特別是采用模糊神經(jīng)控制等策略后，取得了良好的效果，爐溫基本穩定在850℃左右，滿(mǎn)足了生產(chǎn)要求。對比采用PID控制等，控制效果非常明顯。
分散智能控制網(wǎng)絡(luò )系統是過(guò)程控制技術(shù)、儀表工業(yè)技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)三者的結合，它代表了工業(yè)控制體系結構發(fā)展的一種方向。
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