模糊神经网络控制器在冷连轧厚度控制中的优势

"这篇论文探讨了模糊神经网络在冷连轧厚度控制中的应用，通过引入2-5-1结构的BP神经网络实现模糊神经网络控制器（FNNC），并结合积分作用形成FNNC-I控制器，以改善系统的动态响应、稳态精度、抗干扰能力和鲁棒性。该方法对比传统PID控制器，显示出了优越的控制效果。" 在冷连轧生产过程中，厚度控制是一项关键的技术挑战。由于冷连轧工艺的非线性和大时滞特性，传统的PID控制器难以适应多变的生产条件，导致厚度控制的精度和稳定性不足。PID控制器依赖于预先设定的参数，这些参数往往只适用于特定的工作状况，无法灵活应对工况的变化。 为了克服这一问题，研究者提出了一种基于模糊神经网络的控制策略。模糊神经网络（FNN）融合了模糊逻辑的规则处理能力和神经网络的自学习与自适应能力，能够更好地处理非线性和不确定性问题。论文中采用的2-5-1结构的BP（Backpropagation）网络，由2个输入层节点、5个隐藏层节点和1个输出层节点构成，这种结构能有效处理复杂的输入-输出映射关系。 FNNC（模糊神经网络控制器）通过模糊推理来生成控制信号，而模糊规则库则可以根据实际工况调整，增强了控制器的灵活性。进一步地，将FNNC与积分作用相结合，形成了FNNC-I控制器，这有助于消除稳态误差，提高系统性能。积分作用可以帮助控制器对累积的误差进行校正，对于长时间的偏差有良好的补偿效果。 在仿真研究中，FNNC-I控制器显示出了显著的性能提升，包括更快的动态响应、更高的稳态精度以及更强的抗干扰能力和鲁棒性。这些优点表明，FNNC-I控制器在面对冷连轧过程中的非线性变化和延迟问题时，能提供更优的控制解决方案，从而提高产品的质量和生产效率。 这篇2012年的论文展示了模糊神经网络在解决工业控制难题方面的潜力，特别是对于那些具有复杂特性的系统，如冷连轧厚度控制。这项工作不仅提供了理论依据，也为实际生产中的控制策略改进提供了新的思路。