面向脱硫系统的BP神经网络预测控制

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bp神经网络在pid控制器参数整定中的应用

bp神经网络在pid控制器参数整定中的应用PID控制器（PID， Proportional-Integral-Derivative）是近几十年来应用最为广泛，最成功的控制系统之一，用于正确、稳定地控制各种过程，是目前工业过程控制领域的主要技术。

目前，PID控制器的参数设置方法以人工方法为主，但由于人工方法的受限性，一般只能获得较为粗糙的参数。

在这种情况下，基于神经网络的自动参数整定方法以其快速和准确的特点得到了广泛的应用。

其中，bp神经网络是一种具有广泛应用前景的神经网络模型，它具有自适应特性，可以用于PID控制器参数整定。

首先，利用bp神经网络对过程模型进行研究，根据实际情况确定合理的PID参数，然后利用bp神经网络进行参数自动整定，构建出较为精确的控制系统，用以让过程回路的稳定性和控制精度达到最优。

此外，bp神经网络还可以应用于复杂的线性和非线性双向控制系统，如液位控制、温度控制等，增强了系统的可控性，并大大提高了控制性能和控制质量。

利用bp神经网络实现PID控制器参数自动整定，可以有效提高控制器在不同情况下的精度和可靠性，解决人工方法难以满足的实际控制需求，具有广泛的应用前景。

同时，bp模型本身也有一定的缺陷，例如计算时间长，精度不够等，因此今后有必要进行深入的研究，以发展更先进的控制方法，使之能够更全面地运用于工业过程中。

综上所述，基于bp神经网络的PID控制器参数整定技术是当今应用技术中的一个热点，具有巨大的应用潜力。

它可以有效改善PID 控制系统的性能，并且能够满足不同应用场合的需求，为工业过程控制技术的发展提供了有力的支持。

未来，将继续围绕bp神经网络模型，进行系统的性能分析及参数设计，以更好地服务工业过程控制的发展。

污水处理中BP神经网络与Elman神经网络的预测比较

ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＯｎＢＰＮｅＵｒａＩＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＥｌｍａｎ
ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓｉｎＷａｓｔｅｗａｔｅｒＴｒｅａｌｍｅｎｔ
ｐｉ ‘ ｅｄｉｃｔｉｏｎ０１ ’ ＣｈｅｍｉｃａｌＯｘｙｇｅｎＤｅｍａｎｄ（ＣＯＤ）ｏｎＢＰｎｅｕｌ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＥｌＩＩ１１．１１１ｎｅｕｉ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｗａｓｔｅｗａｔｍ’ ｌｒｃａｔｎ３ｅｌｌｔ．
ｐｒｅｃｉｓｉｔ）ｎｏＩ ‘ ＥＩｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｈｉｇｈｅｌ ’ ｔｈａｎＢＰｌｌｅｔｌｌ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＥｌｍａｎＩｑｅＵｌ ‘ ａｌｎｅｔｗｏｒｋｓＣａｌｌｐｌ ’ ｅｄｉｃｔｗａｓｔｃｗａｔｅｒ
预测的精确度高，Ｅｌｍａｎ神经网络能够更好的预测污水处理的进程。
关键词：污水处理；ＢＰ卒ＩＩ｝经网络；Ｅｈｎａｎ神经网络中分类号：ＴＰ１８３文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ７２４１（２０１４）１０ — ０００１ — ０４

基于神经网络的循环流化床烟气脱硫工艺预测

基于神经网络的循环流化床烟气脱硫工艺预测摘要:本文利用bp神经网络实现了对某电厂循环流化床烟气脱硫工艺的预测。

论文简单介绍了bp神经网络,并对数据进行了分析。

之后以用matlab7.0利用bp神经网络实现了对该数据的训练,通过确定各个影响因素的权值来实现预测的目的。

关键词:bp神经网络,半干法脱硫工艺,钙硫比一、引言循环流化床烟气脱硫工艺是半干法脱硫工艺的一种,是使用粒状脱硫剂及其他各个因素在脱硫塔内相反应以降低烟气中的so2含量。

该工艺具有流程比较简单、较少的耗水量、平均投入资金少、固化排出物、无废水排放等优点。

此工艺与湿法脱硫工艺相比,相对成本低比较低,对于很多热电厂是很好的选择,受到了众多热电厂的青睐。

在脱硫过程中如何控制净烟气中so2含量、降低钙硫比是目前研究的重点和难点,也是半干法脱硫工艺目的所在。

国家已经订立了强制性的二氧化硫排放标准,即由400mg/nm3进一步严格控制为200mg/nm3的限值,并且增加了监管力度。

这对于目前的脱硫系统是一个重大的考验。

由此,二氧化硫的排放量的预测在实际工作的重要性也不尽凸现出来。

然而目前对于循环流化床烟气脱硫工艺的预测的研究比较少,这严重阻碍了脱硫工艺的发展。

通过合理及准确的预测二氧化硫的排放量,可以很好的确定在脱硫中各个因素所占的比重,从而为下一步的优化提供有力的证据和科学依据。

对于企业来讲,也可以据此调整产业结构,减低成本。

本文中采用的数据为国家某电厂脱硫数据,此电厂自2008年设计和改造了脱硫除尘系统,属于典型的经预除尘后烟气先脱硫后除尘的布置方式,其设计钙硫比为1.3,但是实际运行中,钙硫比高达2.3~2.5,极大的增加了脱硫装置的运行成本,经厂家多次调试和改造,没有明显改善。

bp神经网络是一种多层前馈型神经网络,目前的研究发现,三层的神经网络可以模拟从输入到输出的任意非线性函数映射关系,其权值的调整采用反向传播的学习算法。

其主要应用于四个方面:函数逼近,模式识别,分类,数据压缩。

BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇

BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究1随着工业自动化的不断推进和智能化的不断发展，控制理论和算法变得越来越重要。

PID控制算法已成为现代控制中最常用的算法之一。

然而，传统的PID控制算法在某些情况下会出现一些问题，这些问题需要新的解决方案。

因此，本文将探讨BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究。

BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它通过反复迭代调整参数来学习训练数据，从而实现分类和回归等任务。

BP神经网络作为一种非线性动态系统，具有自适应性、非线性和强泛化能力等特点。

在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等方面。

在控制系统中，PID控制是一种常规的线性控制技术。

然而，传统的PID控制算法存在一些问题，如难以解决非线性系统、难以控制多变量系统等。

为了解决这些问题，人们开始探索将BP神经网络用于控制系统。

BP神经网络可以通过学习训练数据来逼近未知非线性系统，从而实现对系统的控制。

在使用BP神经网络控制系统时，需要进行参数调整来保证网络的准确性和控制效果。

对于传统的BP神经网络，训练过程需要耗费大量的计算时间和计算资源。

因此，人们提出了一些改进的BP神经网络算法，如逆传播算法、快速BP算法和LM算法等。

逆传播算法是一种基于梯度下降的BP神经网络算法，该算法通过不断地调整权重和偏置来实现网络的训练。

快速BP算法是一种改进的逆传播算法，它增加了一些优化步骤，使训练过程更快速和高效。

LM算法是一种基于牛顿法的BP神经网络算法，在训练过程中可以自动调整学习率，从而提高训练的速度和准确性。

在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等。

例如，在模型控制方面，可以使用BP神经网络来进行预测，并根据预测结果来调整控制参数，从而实现对系统的更加有效的控制。

此外，在模型识别方面，人们也可以使用BP神经网络精确地识别复杂的非线性系统，实现对系统的更加准确的控制。

大气污染BP神经网络预报模型及试报分析

大气污染BP神经网络预报模型及试报分析姜信君【摘要】针对丹东城区SO2污染的实际情况及与气象因子的关系,建立了基于主成分分析的BP神经网络预报模型,并在实际预报中进行了模拟、试报和应用、模型拟合及预报效果检验,结果发现:模型模拟值与实际值的变化趋势基本一致,模型可以用于各季SO2浓度预报.【期刊名称】《辽东学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(017)002【总页数】5页(P103-107)【关键词】大气污染;预报;模型;主成分分析;BP神经网络【作者】姜信君【作者单位】辽东学院,辽宁,丹东,118003【正文语种】中文【中图分类】X823我国自 2001年以来开展了重点城市环境空气质量预报,国内外研究人员对大气污染与气象条件的关系进行了许多分析和研究[1],建立了多元回归、逐步回归[2]、偏最小二乘回归[3]、主成分回归[2]和 BP神经网络[4][5]等大气污染预报模型。

本文就丹东城区各季 SO2污染情况建立了 BP神经网络预报模型,并在实际预报中进行了模拟、试报和应用。

通过对丹东城区大气污染时空变化规律以及影响污染物浓度的气象条件的分析,得知不利气象条件是影响丹东城区大气污染物浓度变化的主要因子。

采用前日和当日02时、08时、14时、20时观测值和日平均值,其中有反映平流输送和扩散能力的因子,风;反映气压及其变化的因子,大气压力;反映近地层势力状况及其变化的因子,温度;反映湿度状况的因子,湿度、露点;反映天空状况和污染状况的因子,云、混合层高度;反映对污染物稀释和冲刷能力的因子,前日降水量和当日降水量;反映污染物累积状况的因子,SO2浓度等。

分别计算各初选因子与 SO2浓度的相关系数。

选择相关系数较大且超过一定信度(α=0.05)并具有一定物理意义的因子作为建立预报模型的备选因子。

通过筛选,有 21个因子作为预报因子。

BP人工神经网络理论是 80年代中后期出现的一种人工智能理论,它是对人脑或自然的神经网络若干基本特性的抽象和模拟,是一种非线性的动力学系统。

混煤硫释放的BP神经网络模型预测

ＢＰ网络是一种多层前馈神经网络，神经元的变换其
函数是Ｓ型函数，出量为０到１间的连续量，输之可以实现从输入到输出的任意非线性映射．确定了在ＢＰ网络的结构后，利用输入输出样本集对其进行训
练，整网络的阈值和权值，网络能够实现输入输调使
经网络进行预测．过分析和计算建立了典型的三层Ｂ网络，入神经元为８个，含层神经元通Ｐ输隐个数为６个，出层神经元个数为２个，加入动量项的方法对传统的Ｂ网络算法进行改进，输用Ｐ通过样本数据训练，试数据检验，网络能够较为准确地预测混煤一维燃烧硫释放的情况．测该关键词混煤燃烧，经网络，释放特性，测神硫预中图分类号ＴＫ２４１１ＴＫ２９６２．＋，２．
ＨＳ的浓度和在燃烧结束后的Ｓ放浓度．Ｏ排
ＡＮＮ）在现代神经科学研究成果的基础上提出来是的一种科学理论，是人脑功能的一种数学抽象模型．出自不同的研究目的和角度，可用作大脑结构模它型、识模型和计算机信息处理方式或算法结构．认
物的浓度．本文根据神经网络的“ 箱” 黑特性，采用改进的ＢＰ网络模型，燃煤ＨＳ和Ｓ进行预测，对Ｏ并与一维煤粉炉实验结果进行了对比，果表明只结

线性预测模型BP神经网络PID控制算法的研究

果输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。误差反向传播神经网络，称Ｂ简Ｐ网络（ａｋＰｏａａＢｃｒｐｇ— ｔｎ，ｉ）是一种单向传播的多层前向网络。ＢｏＰ神经网络的结构如图１所示。
・
３０・
线性预测模型ＢＰ神经网络ＰＤ控制算法的研究Ｉ
付ＩＩ唐军ＥＵ，￣
（．贵州大学电气工程学院，１贵州贵阳５００；５０２２．贵州大学继续教育学院，贵州贵阳５００）５０２
摘要：针时经典ＰＤ控制参数整定困难和基本ＢＩＰ算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，出一种基于线性预测模型珏提ｐ神经
ＢＰ学习算法步骤：
的ＰＤ控制，Ｉ使控制效果得到大大的改善。
１初始化）置所有权值为较小的随机非零值。２提供训练集）
给定输入向量＝（Ｘ，ｐ ……，Ｍ和期望２Ｘ）ｐ
的目标输出向量（，
输入层节点隐含层节点
输出层节点
图１Ｂ神经网络Ｐ
…一，）Ｐ＝１２ …… ，，，， Ⅳ；
３计算网络实际输出）
－
…
１ｉ４在第ｐ组样本输入时，－－点输出Ｑ ∑］＝
ｌ砰神经网络和砷算法
Ｂ算法是指误差反向传播的Ｂ算法的简称，基本思ＰＰ其
想是最小二乘法。采用负梯度搜索技术使网络的实际输出
ｍｉｉｍｆｔｅｓｒｃｍｉｇｈｉｎｍｕｏｈｈｏｔｏｎｓ，ｔｓｐ￣ｓｇｒｓｎｓａｌｎａｒｄｃｉｎｍｏｌｂｅｎＢＰｎｅｒｌｎｔｒＩｃｎｒｌｍｅｈｄ，ｆｃｓｎｎｔｅａｅｐｅｅｔｉｅｒｐｅｉｔｏｄｅａｄＯｕａｅｗｏｋＰＤｏｔｏｔｏｓｏｕｉｇｏｈ

BP神经网络的发展及其在化学化工中的应用

BP神经网络的发展及其在化学化工中的应用BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络结构，也是最常用的神经网络之一、BP神经网络经过几十年的发展，已经在许多领域取得了显著的成就，包括模式识别、控制系统、金融预测、生物信息学等多个领域。

在化学化工领域，BP神经网络也被广泛应用于化学过程的建模、优化、预测和控制等方面，为化工行业的生产提供了有效的技术支持。

BP神经网络的发展历程可以追溯到上世纪80年代初，由于具有多层结构和反向传播算法的特点，BP神经网络可以处理非线性问题，并能够学习和逼近任意复杂的函数。

通过多次反向传播计算误差，BP神经网络可以不断调整权值和偏置，从而提高网络的学习能力和泛化能力。

随着计算机技术和数学理论的不断发展，BP神经网络的应用范围也不断扩大，成为了一种强大的机器学习工具。

在化学化工领域，BP神经网络主要应用于以下几个方面：1.化学过程建模：化学过程是一个非常复杂的系统，其输入输出关系难以用传统的数学模型准确描述。

BP神经网络可以对化学过程进行数据建模，识别影响过程性能的关键因素，并预测未来的过程状态。

通过建立BP神经网络模型，可以更好地理解和控制化学过程，提高生产效率和质量。

2.化学过程优化：BP神经网络可以结合优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，对化学过程进行优化设计。

通过不断调整网络参数和优化目标函数，可以找到最优的操作策略和工艺条件，最大限度地提高产品产量和质量，降低成本和能耗。

3.化学过程预测：BP神经网络可以根据历史数据和实时监测数据，预测化学过程的未来发展趋势和可能出现的问题。

通过及时预警和调整，可以避免生产事故和质量问题，保障生产的安全稳定。

4.化学过程控制：BP神经网络可以与PID控制器等传统控制方法结合，实现对化学过程的智能控制。

通过不断学习和适应过程的变化，BP 神经网络可以动态调整控制策略，保持过程在最佳状态，实现最佳控制效果。

总之，BP神经网络在化学化工领域的应用具有显著的优势和潜力，可以帮助企业提高生产效率、降低成本、增强竞争力。

BP神经网络与模糊控制在检测系统中的应用 (现代测试技术论文)

BP 神经网络与模糊控制在火灾探测系统中的应用1 Bp 神经网络1.1 Bp 神经网络的概述BP （Back Propagation ）网络是是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP 网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。

输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐含层或者多隐含层结构；最后一个隐含层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。

当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。

误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐含层、输入层逐层反传。

周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。

1.2 Bp 神经网络的结构及算法BP 网络可以有多层，但为叙述简捷以三层为例导出计算公式。

设BP 网络为三层网络，输入神经元以i 编号，隐蔽层神经元以j 编号，输出层神经元以k 编号，示意图如图1-1所示，其具体形式在下面给出，隐蔽层第j 个神经元的输入为：∑=ii ji j o w net ，第j 个神经元的输出为)(j j net g o =，输出层第k 个神经元的输入为∑=j kj k o w net ，相应的输出为)(k k net g o =，式中g 为sigmoid 型函数，g(x)=)(11)(Θ+-+=x ex g ,式中ʘ为阈值或偏置值。

BP神经网络预测技术在脱硫系统pH值中的应用

BP神经网络预测技术在脱硫系统pH值中的应用程换新;于沙家【摘要】在热电厂脱硫过程中,pH值的稳定性对脱硫效率影响重大,在实际生产中因受到各种环境因素及主观因素的影响,pH测量仪器在现场操作中易受到破坏或腐蚀,给生产造成很大损失,为了降低这种损失,提出了基于BP神经网络的预测技术.运用此预测算法对系统参数进行数学建模,设计了三层网络预测模型,同时用Matlab 工具箱对pH数据进行仿真,使系统实现在线控制和实时控制.结果表明,BP神经网络对脱硫系统中pH值的预测精度很高,产生误差也很小,取得了满意的预测效果.因此,用BP神经网络预测技术对烟气脱硫系统中的pH值进行预测,能提前预知脱硫过程中pH值的变化情况,有助于改善脱硫装置的效率.【期刊名称】《甘肃科学学报》【年(卷),期】2016(028)001【总页数】4页(P69-72)【关键词】BP神经网络;脱硫pH值;预测技术;Matlab【作者】程换新;于沙家【作者单位】青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东青岛 266061;青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东青岛 266061【正文语种】中文【中图分类】X701.3在我国,煤炭作为热电厂的主要能源,其燃烧产生的SO2对环境污染很严重,因此火电厂在排放SO2之前需要安装脱硫装置,达到国家SO2的排放标准。

目前主要的脱硫方式是烟气脱硫,在这个脱硫过程中pH值作为石膏浆液酸碱度的度量,是脱硫工序中一个重要的技术参数。

在实际生产中,脱硫环境一般都很恶劣,例如烟尘较多、空气潮湿、噪音大及震动剧烈等,使pH计表头或测量设备易损害或腐蚀,影响系统的脱硫效率。

为了保证pH值的准确无误需要建立一个扰动较小、比较稳定的环境,在实际生产中却很难做到。

因此针对此控制过程带有非线性、大惯性以及延迟性特点,提出BP神经网络预测技术。

用BP神经网络预测技术对脱硫系统中pH值进行预测,能提前预知脱硫过程中pH值的变化情况,有助于改善脱硫装置的效率。

一种基于神经网络预测控制烟气脱硫的方法[发明专利]

专利名称：一种基于神经网络预测控制烟气脱硫的方法专利类型：发明专利
发明人：马凤英,于文志,孙凯,吴修粮
申请号：CN201811257232.X
申请日：20181026
公开号：CN109343367A
公开日：
20190215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于神经网络预测控制烟气脱硫的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集湿法烟气脱硫系统中关于时间变化的样本数据，并根据采集到的样本数据确定动态神经网络的输入层和输出层的神经元；步骤S2，利用步骤S1中的动态神经网络对湿法烟气脱硫系统进行建模，建立湿法烟气脱硫系统预测模型；步骤S3，利用步骤S2中建立的湿法烟气脱硫预测模型计算湿法烟气脱硫系统烟气出口处的二氧化硫浓度预测值，并利用该二氧化硫浓度预测值对所述湿法烟气脱硫系统的浆液喷淋量进行控制。

申请人：齐鲁工业大学
地址：250353 山东省济南市长清区大学路3501号
国籍：CN
代理机构：济南舜源专利事务所有限公司
代理人：韩洪淼
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基于BP神经网络的煤矸石电厂烟气脱硫效果评价

下，加大新型矿井的建设活动以满足这种需求。可是，煤炭资源的不断的开发，伴随着大量煤矸
害极大它在空气中的日均值浓度只要达到一定浓度，就会危及人体健康，引起叶片组织的局部损坏，造成植物枯萎甚至死亡。此外，Ｓ２０形成的酸雨，会造成土壤酸化和贫瘠化，对森林、文物古
ＴｈｆｅｔｖｖｌａｉｎｏｌｅｇｓｄｓｌｈｕｉａｉｎｉｏｌｇｎｇｅｅｅｆｃｉｅｅａｕｔｏｆｆｕａｅｕａｔｂｓｄｏｏｒｐｌｎａｅｎＢＰｅｒｌｎｔｒｎｕａｅｗｏｋ
（．北京万方创杰科技有限公司，北京１０８；２１００３．河南科技大学管理学院，
河南洛阳４１０；３７０３．中国矿业大学（京）资源与安全学院，北京１０８北００３）
摘要：为了对煤矸石电厂烟气脱硫效果进行有效的评价，根据一定原则选取了烟气脱硫效果评价指标，运用ＢＰ神经网络构建了煤矸石电厂烟气脱硫效果评价模型，并对该模型进行了学习、训练和仿真处理。该模型具有较强的操作性，而且效果较好，能够为煤矸石电厂烟气脱硫效果评价提供科学的依据。关键词：矸石；烟气脱硫；Ｂ煤Ｐ神经网络中图分类号：Ｘ０．７１２文献标识码：Ａ文章编号：０４０１（０１５０６３１０ —４５２１）０ —０９ —０

PID神经网络内模控制在湿法烟气脱硫中的应用

3. 1 基于改进 P ID -NN 的内模控制结构基于改进 P ID 2NN 的内模控制系统结构图如图
5 所示。图中 I2P ID 2NNM 为基于改进P ID 神经网络的系统内部模型 (正模型) , 而 I2P ID 2NN C 为用改进 P ID 神经网络构成的逆系统模型, 即内模控制器。其中: r、y r 分别为系统的设定输入和经输入滤波器柔化后的参考轨迹; u 为 I2P ID 2NN C 输出的控制信号; y 为被控对象的实际输出; yδ 为 I2P ID 2NNM 的输出; e1 (k ) = y (k ) - yδ (k ) 为过程输出与模型输出之差; e2 (k ) = y r (k ) - y (k ) 为柔化设定输入与过程实际输出之差; v 为外部不可测干扰量。
比例元 (P ) 为
- 1,
x 1′(k ) < - 1;
x 1′(k ) = u1′(k ) , - 1 ≤ x 1′(k ) ≤ 1; (1)
1,
x ′1 (k ) > 1.
积分元 (I ′) 为
x 2′(k ) =
1,
x 2′(k ) > 1;
x 2′(k - 1) + f (u 2′(k ) ) u2′(k ) , - 1≤x 2′(k ) ≤1;
图 4 内模控制的一般结构
1990 年, B ha t 和M cA roy 将神经网络模型引入内模控制结构中, 从而提出了一种非线性内模控制算法[6] (N IM C)。在神经网络内模控制结构中, 内部模型是一个充分逼近被控对象动力学的动态神经网络, 控制器则通常是被控对象逆动态特性的神经
网络。基于神经网络的内模控制主要应用于对非线性对象、时滞对象以及难建模对象等的控制。

神经网络预测控制技术及其在化工生产中的应用

神经网络预测控制技术及其在化工生产中的应用摘要:本文概述了神经网络预测控制技术的控制方法,并列举了三个在化工生产中的应用。

关键词:神经网络;预测控制;化工生产0 引言神经网络以其并行处理、分布式存储、自适应性、优化能力和强鲁棒性等特性在控制领域的应用中倍受青睐。

预测控制则是工业过程控制领域发展起来的一种计算机控制算法,它包括模型预测、反馈校正、参考输入轨迹和滚动优化4个部分。

这种算法的基本思想是先预测后控制,其控制动作具有较强的预见性,从而明显优于经典反馈控制系统。

将神经网络用于预测控制中的模型预测已是许多研究者尝试过的好方法。

有人将滚动优化也用神经网络来实现,并取得肯定的结果。

因此,用神经网络预测控制技术运用在化工生产中是很有研究价值的。

1 神经网络预测控制智能预测控制是针对复杂的受控系统,采用某种智能模型与典型的预测控制算法相结合构成的一类智能型预测控制系统,它弥补了传统预测控制算法精度不高、仅适用于线性系统、缺乏自学习和自组织功能、鲁棒性不强的缺陷。

这些算法可以处理非线性、多目标、约束条件等异常情况。

因此,智能预测控制是当前预测控制研究的热点之一。

本文主要研究其中的神经网络预测控制。

将神经网络理论与预测控制算法相结合,形成了一类神经网络预测控制。

首先是利用神经网络能对任意的复杂非线性函数充分逼近,能够学习和适应不确定系统的动态特性,能采用并行分布处理算法快速进行实时运算等特点,建立神经网络辨识模型作为预测模型。

在此基础上,求取控制律。

按照控制律求取方式的不同,本文将神经网络预测控制分为以下几种类型:(1)基于线性化方法的神经网络预测控制。

线性化方法一直是处理非线性问题的常用方法,通过各种线性化逼近,可以将非线性控制律的求解加以简化,提高其实时计算速度。

张日东等人提出一种可用于非线性过程的神经网络多步预测控制方法,将非线性系统处理成简单的线性和非线性两部分,用线性预测控制方法求得控制律,避免了复杂的非线性优化求解,仿真结果表明该算法的有效性。

BP神经网络预测技术在企业能源管理系统中的应用

BP神经网络预测技术在企业能源管理系统中的应用
刘川来;郭坤
【期刊名称】《青岛科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(034)002
【摘要】针对企业能源管理系统(EMS)开发过程中的问题,提出了一种基于BP神经网络的预测技术,并运用BP神经网络算法对某钢铁企业能源管理系统能源消费量进行建模与分析.将MATLAB算法工具箱和编译技术开发组件嵌入到系统中实现实时在线计算.结果显示算法达到了很好的预测效果.可以让企业能源管理者预先掌握企业能耗动态趋势,指导企业生产和调度,保障企业能源供需平衡.
【总页数】4页(P203-206)
【作者】刘川来;郭坤
【作者单位】青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东青岛266042;青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东青岛266042
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.BP神经网络预测技术在脱硫系统pH值中的应用 [J], 程换新;于沙家
2.基于BP神经网络的信息预测技术在PGS中的研究与应用 [J], 马铭惠
3.能源管理系统在钢铁企业中的实施与应用 [J], 郝芳
4.智能化能源管理系统在企业中的应用 [J], 宋一格
5.基于BP神经网络的信息预测技术在PGS中的研究与应用 [J], 马铭惠
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燃煤电厂在发电过程中产生很多二氧化硫、氮
料。其主要过程是吸收、氧化、结晶和干燥过程。
１．２氨湿法脱硫系统组成
氧化物气体及灰尘等，主要成分二氧化硫对环境的污染日益严重，其排放被严格控制。目前脱硫系统中二氧化硫的排放量主要受烟气量、预洗塔内温度、脱硫塔出口烟气温度、脱硫塔内浆液的ｐＨ值及氨水中氨的质量分数（氨湿法脱硫）等因素的影响。近１０年来，国内在降低二氧化硫排放方面做
仿真验证。研究结果表明，ＢＰ网络的脱硫效率预测模型仿真精度较高，为燃烧系统的改造提供了依据。
关键词：ＢＰ神经网络
脱硫系统
预测控制
非线性映射
中图分类号：ＴＰ２９
文献标志码：Ａ
文章编号：１００７ — ７３２４（２０１５）０５ — ００３９ — ０４
ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅ１ｉＳｆｉｎａｌｌｙｃｏｎｄｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇａｃｔｕａｌｄａｔａ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓ
ｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｄｏｐｔｅｄｗｉｔｈｉｔｅｒａｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ＱｉｎｇｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ，２６６０６１，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｄｅｓｕｌｆｕｒｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒ－ｍａｐｐｉｎｇ
第５１卷
第５期
石
油
化
工
自
动
化
Ｖｏ１．５１，Ｎｏ．５
２０１５年１Ｏ月
ＡＵＴＯＭＡＴ１０ＮＩＮＰＥＴＲｏ— ＣＨＥＭＩＣＡＬＩＮＤＵＳＴＲＹ
Ｏｃｔｏｂｅｒ，２０１５
面向脱硫系统的ＢＰ神经网络预测控制
ＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＤｅｓｕｌｆｕｒｉｚａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
ＣｈｅｎｇＨｕａｎｘｉｎ，ＹｕＳｈａｊｉａ
程换新，于沙家
（青岛科技大学自动化与电子工程学院，山东青岛２６６０６１）
摘要：为降低脱硫系统中二氧化硫的排放量，提出了基于ＢＰ神经网络的二氧化硫预测模型。应用ＢＰ神经网络的预测模型，
采用迭代优化的控制算法，根据系统相应的性能指标，并对网络的权值和阈值进行反复调整，最后利用实际数据对模型进行了
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｆｏｒＢＰｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｄｅｓｕｌｆｕｒｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｓｈｉｇｈ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓｂａｓｉｓｆｏｒｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ．
ＳＯ２ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｓｙｓｔｅｍｒｅｌａｔｉｖｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｅｘｓ，ｔｈｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔｓ：ＴｏｒｅｄｕｃｅＳＯ９ｅｍｉｓｓｉｏｎｌｏａｄｉｎｄｅｓｕ１ｆｕｒｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｗｅｉｇｈｔａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｒｅａｄｊｕｓｔｅｄｒｅｐｅａｔｅｄｌｙａｐｐｌｙｉｎｇＢＰｎｅｕｒａｌ