PDF《ANFIS 控制策略在单元机组协调控制中的应用》

Application of ANFIS Control for Generating Unit Dongmin Xi, Linjing Hu Inner Mongolia University of technology, hohhot, China,

010080 Email: xdmin1501@sina.

com Abstract: Large-scale Generating Unit in heat power plant is a system which is complex, nonlinear, time-variant with long-time delay and difficulty to establish accurate model, and etc. So it is hard to make system gain optimum running effect with conventional control strategy. This article achieves ANFIS control on it, which can repair the limitation said above efficiently. The result of the emulation show the availably of it. Keywords: ANFIS;

adaptive network;

fuzzy inference system;

generating unit ANFIS 控制策略在单元机组协调控制中的应用 席东民,胡琳静 内蒙古工业大学 呼和浩特 中国

010080 Email: xdmin1501@sina.com 摘要: 大型火电机组具有控制对象复杂、非线性、大滞后、模型难以建立等特点,用传统的控制方 法很难得到最佳的运行效果.本文在基于自适应网络的模糊推理系统 ANFIS 的基础上,采用有效控制 策略,弥补上述不足.仿真结果表明了该控制策略的有效性. 关键词: ANFIS;

自适应网络;

模糊推理系统;

火电单元机组

1 引言 火电厂大型单元机组控制对象具有非线性,多变 量、强耦合、时变、大滞后的特性,当各种扰动作用时 导致控制对象的参数不确定, 模型难以准确建立, 属于 复杂难控的大型生产过程. 在常规局部控制系统基础上 发展起来的协调控制系统是解决这个问题的有效途径. 协调控制系统的控制策略的设计直接决定了系统的调 试和控制品质. 近几年, 随着神经网络与模糊控制结合的研究, 利 用神经网络的学习能力来修改模糊控制规则和隶属函 数的基于神经网络的模糊控制器逐渐成为研究的热点, 将它应用于单元机组的调节系统,期望取得较好效果. 为此,本文利用基于自适应网络的模糊推理系统 ANFIS 对非线性、大时滞和时变的大型单元机组协调 控制系统进行控制,为大型单元机组协调控制问题的解 决提供了一条很好的途径.

2 理论研究 2.1 ANFIS 模糊神经网络的结构 基于自适应网络的模糊推理系统ANFIS (Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System) 是Takagi-Sugeno 模糊推理系统的神经网络实现[1-3] ,它 是一个多层前馈神经网络,如图

1 所示. Figure 1. Block diagram of ANFIS 图1. ANFIS 结构框图 第一层为模糊化层,每一个节点代表一个语言变 量值,如NM,PB 等,它的作用是计算各输入分量 n x x x , , ,

2 1 ? 属于各语言变量值模糊集合(即模糊子 基金项目:内蒙古工业大学科研基金项目(NO.X200938) 集)的隶属度,节点函数为: ) ( )

1 ( i j i i x g ? ? n i , ,

2 ,

1 ? ? i m j , ,

2 ,

1 ? ? 第二层的节点负责将输入信号相乘,每个节点代 表一条模糊规则. 这里的 ? 可以是任何满足T 范式 (T -norm)的AND 算子.这一层的作用是用来匹 配模糊规则的前件,计算出每条规则的适用度 i ? . 第三层将所有规则的可信度归一化. ? ? i i j j ? ? ? 第四层表示一条规则对应的结果部分,其输出为 Takagi-Sugeno 的规则,其表示如下: Rule: IF

1 x is j

1 ? and

2 x is ? j

2 ? and n x is j n ? , THEN ? ? ? ? ? ? ? n k k jk n jn j j j x p x p x p p f

0 1

1 0 ? 节点输出为: ? ? ? ? ? ? ? ? n k k jk j n jn j j j j j j x p x p x p p f g

0 1

1 0 )

4 ( ) ( ? ? ? ? 其中 m j , ,