基于结构逼近式神经网络的间歇反应器优化控制
曹柳林;李晓光;王晶
北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所
Optimal control of batch reactor via structure approaching hybrid neural networks
CAO Liulin;LI Xiaoguang;WANG Jing
摘要: 利用结构逼近式混合神经网络(SAHNN)建立了一类典型放热液相二级平行间歇反应的数学模型。基于主产物浓度和反应温度的递归神经网络(RNN)模型,使用混合PSO-SQP算法求解该间歇反应主产物产率最大化问题,进而得到反应温度优化曲线。鉴于反应温度实时可测,提出扩展的EISE指标,该指标把实时计算的模型误差引入控制策略,为基于模型的控制增加了反馈通道,增强了控制方法的鲁棒性和抗干扰性能。利用 原理对所提出的一步超前预测控制做了稳定性分析,证明了算法的正确性。研究的结果充分证明了基于SAHNN混合神经网络模型的优化控制策略的有效性。