1、氧樂(lè)果合成過(guò)程反應(yīng)釜內(nèi)溫度控制的好壞直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量。但由于氧樂(lè)果生產(chǎn)的合成反應(yīng)過(guò)程具有時(shí)變、延時(shí)等非線(xiàn)性特性,其受一甲胺流量、一甲胺總投料量、反應(yīng)時(shí)間、冷卻鹽水溫度等多種因素影響,難以建立精確的數(shù)學(xué)模型,使得基于精確數(shù)學(xué)模型的常規(guī)控制方法很難取得滿(mǎn)意的控制效果。近年來(lái),由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼顧了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),在處理非線(xiàn)性問(wèn)題方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),得到了廣泛的應(yīng)用。常規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中,模糊運(yùn)算一般采用靜態(tài)、局部?jī)?yōu)化的運(yùn)算方法

2、,補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中,模糊運(yùn)算采用動(dòng)態(tài)的、全局優(yōu)化運(yùn)算。
　　氧樂(lè)果合成反應(yīng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程,考慮到氧樂(lè)果合成反應(yīng)的動(dòng)態(tài)特性,本文采用帶有輸出一階延時(shí)回饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氧樂(lè)果對(duì)象進(jìn)行辨識(shí);并將補(bǔ)償模糊神經(jīng)元引入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,設(shè)計(jì)了補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。在設(shè)計(jì)控制器之前,為了得到控制器較合理的初始參數(shù)和模糊規(guī)則數(shù),避免人為設(shè)定的主觀性和盲目性,分析比較了幾種比較典型的聚類(lèi)算法后,采用模糊C均值自適應(yīng)聚類(lèi)算法來(lái)提取系統(tǒng)特征和聚

3、類(lèi)點(diǎn),得到系統(tǒng)的初始規(guī)則庫(kù)和初始參數(shù)。利用從實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中采集的數(shù)據(jù),對(duì)補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練,確定控制器的初始結(jié)構(gòu)和參數(shù),然后將訓(xùn)練好的補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和氧樂(lè)果合成反應(yīng)對(duì)象模型連接到一起,進(jìn)行控制器仿真實(shí)驗(yàn)?；谘a(bǔ)償算子的模糊神經(jīng)網(wǎng)控制器既能調(diào)整輸入、輸出模糊隸屬函數(shù),又能動(dòng)態(tài)地優(yōu)化模糊推理規(guī)則,使補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從專(zhuān)家建立的合理的模糊規(guī)則或者不太合理的模糊規(guī)則中進(jìn)行相互補(bǔ)償運(yùn)算,克服了人為選取模糊規(guī)則具有較大的