1、針對(duì)帶鋼冷連軋過程質(zhì)量控制特點(diǎn)，論文提出了一種基于模糊邏輯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)智能質(zhì)量控制器DIQC。論文的最初動(dòng)機(jī)是希望尋找一種有效的控制方法，來解決復(fù)雜的、非線性的、系統(tǒng)間存在強(qiáng)交互作用的、時(shí)變的帶鋼冷連軋系統(tǒng)控制問題。這類過程往往受干擾與噪聲的影響，具有很強(qiáng)的不確定性。 對(duì)于帶鋼冷連軋系統(tǒng)，需要增加控制器的智能性，以提高控制器從過程中抽象出函數(shù)關(guān)系的能力，并且通過調(diào)整這些關(guān)系以提高系統(tǒng)的控制精度，也即提高控制器的學(xué)習(xí)與推理

2、能力。論文的目的就是針對(duì)上述問題，綜合運(yùn)用模糊邏輯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，構(gòu)建一種具有自組織自學(xué)習(xí)功能的控制器。論文利用過程輸入——輸出的測(cè)量數(shù)據(jù)和可調(diào)結(jié)構(gòu)與參數(shù)的參考模型來實(shí)現(xiàn)上述在線智能控制器——DIQC。 論文討論了智能控制器DIQC構(gòu)建過程中涉及到的多個(gè)具體問題，如采用在最大輸出誤差點(diǎn)添加新隸屬函數(shù)的構(gòu)造性動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)的控制器以減輕偏差/方差兩難問題、控制器的全局逼近性質(zhì)、參數(shù)的局部性與線性化要求等。同時(shí)，論文也研究了其他一些重

3、要問題，如為達(dá)到全局閉環(huán)穩(wěn)定而需要的全局控制方案、激勵(lì)持續(xù)條件、學(xué)習(xí)率的界定等。同時(shí)，對(duì)于泛化能力的可靠性、數(shù)據(jù)分布的優(yōu)化策略、在線學(xué)習(xí)條件、控制器反饋結(jié)構(gòu)等方面，論文也進(jìn)行了討論。論文也對(duì)模糊邏輯推理的一些有關(guān)問題，如去模糊化方法的選定、T-norm算子與隸屬函數(shù)的選擇、ε-完備性要求以及模糊相似程度判定方面進(jìn)行了研究。 論文將所提的動(dòng)態(tài)智能質(zhì)量控制方法應(yīng)用于帶鋼冷連軋工業(yè)控制過程中。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法的實(shí)用性與優(yōu)越性。主