T-S模糊神经网络预测控制提升退火炉温度精度与鲁棒性

本文主要探讨了2014年发表在《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》上的一篇关于退火炉温度控制的论文。标题为"基于T-S模型模糊神经网络预测的退火炉温度控制"，由于谨和李晓峰两位作者共同完成。该研究的主要目的是提升退火炉温度控制系统的性能和精度，增强其鲁棒性，特别是在处理多变量、非线性和不确定性问题时。 论文方法论部分，针对退火炉的复杂特性，研究人员将T-S模糊神经网络与预测控制技术相结合。T-S模糊神经网络是一种特殊的神经网络结构，它能有效地处理模糊系统中的不确定性和非线性关系。通过在线建模的方式，利用T-S模型来逼近实际的退火炉过程，同时结合BP神经网络控制器实时调整模型参数，以实现精确的温度控制。 在控制策略中，预测控制起到了关键作用，它通过对未来状态的预测来指导当前的控制决策，这有助于提高系统的响应速度和稳定性。通过与传统的模糊PID控制方案进行仿真对比，结果显示，基于T-S模糊神经网络的预测控制方案表现出显著的优势，包括更高的控制精度、更快的收敛速度以及良好的容错能力，几乎没有超调现象。 论文的研究成果表明，T-S模糊神经网络预测控制对于改善退火炉的温度控制效果非常有效，不仅可以提高产品的退火质量，还能实现节能减排，为退火炉的优化控制提供了新的解决方案。因此，这种控制技术具有广泛的实际应用前景，尤其是在工业生产领域，尤其是在需要精确控制温度和效率的工艺流程中。