模糊神经网络在回转窑控制中的新型应用研究

"本文探讨了模糊神经网络在回转窑控制系统中的应用，强调了模糊控制与神经网络相结合的优势，以及如何通过结合两者来克服各自的局限性。文章首先介绍了模糊神经网络的两种典型模型：Mamdani模型和T-S模型。接着，提出了一种基于Averagemodel的新式模糊神经网络，并在训练过程中，对比了传统的梯度学习方法存在的局部最小问题，导致系统性能不稳定的状况。为解决这一问题，文章采用了梯度下降法与模拟退火算法的结合，利用模拟退火算法能够跳出局部最优的特点，使系统能够达到全局最优，从而提高了系统的性能。这种方法显示出了良好的效果和实用性。" 本文深入研究了模糊神经网络在工业控制领域的具体应用，特别是在回转窑这一关键过程控制中的作用。模糊控制以其对不确定性及非线性问题的处理能力而著称，而神经网络则擅长于模式识别和学习。将两者融合，模糊神经网络既能保留模糊逻辑的清晰解释性和自适应性，又具备了神经网络的优化计算能力。 文章首先阐述了Mamdani模型和T-S模型的基本原理，这两种模型是模糊神经网络的常见实现方式，它们分别利用模糊规则集和模糊函数来实现输入到输出的转换。然而，这些模型在应对复杂动态环境时可能存在局限性。 为改进这些问题，作者提出了基于Averagemodel的新型模糊神经网络结构。这种网络结构旨在平均不同模糊规则的影响，以更准确地逼近复杂的系统行为。在训练阶段，传统的梯度学习方法虽然能够优化网络参数，但容易陷入局部最小值，导致模型无法获得全局最优解。因此，作者引入了模拟退火算法，这是一种启发式搜索策略，能够在寻找最优解的过程中避免过早收敛，从而提高网络的泛化能力和控制性能。 实验结果表明，采用梯度下降与模拟退火结合的训练策略，模糊神经网络在回转窑控制中的性能得到了显著提升，不仅解决了局部最小问题，还实现了更加稳定和高效的控制。这为实际工业生产中的温度、速度等关键参数的精确控制提供了理论依据和技术支持，也体现了模糊神经网络在安全技术和网络信息处理中的重要价值。 本文的研究对于理解和应用模糊神经网络在复杂系统控制中的优势具有重要意义，同时也为未来在更多领域中推广模糊神经网络技术奠定了基础。