作　　者： ; ; ;

机构地区： 广东工业大学自动化学院

出　　处： 《计算机测量与控制》 2008年第5期677-678,687,共3页

摘　　要： 提出一种基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以解决纯碱碳化过程的复杂建模问题；运用该方法提取碳化过程出碱流量与塔内温度分布及进塔物料的实测数据，建立反映过程出碱流量变化的两种非线性模型；文章讨论了ANFIS网络的结构和学习算法，通过仿真对两种模型进行了对比，从反应机理上给出了模型优劣产生的原因，最后对出碱流量进行了参数预估。 A kind of adaptive neural--fuzzy inference systems （ANFIS） based on T--S model is introduced to deal with the modeling problem of the complex soda carbonization process. With the measured soda--output flux, temperature and input material data, two nonlinear models which explain the variety of the soda--output flux are built. The system＇s structure and its learning algorithm are discussed. The comparison between two models and the inducing reason are represented in simulation process. At last, the estimation approach is given.

关 键 词： 纯碱碳化 建模 非线性

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]