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基于神经网络的广义预测控制的糖厂澄清工段的优化控制研究
基于神经网络的广义预测控制的糖厂澄清工段的优化控制研究
摘要：
随着现代科技的发展和社会对高效、可持续发展的需求，糖厂澄清工段的优化控制成为了一个重要的研究方向。本论文基于神经网络的广义预测控制方法，以糖厂澄清工段为研究对象，通过对澄清工段的建模和优化控制算法的设计，实现了糖厂澄清工段的优化控制。研究结果表明，神经网络的广义预测控制方法在糖厂澄清工段的优化控制方面具有较高的效果和应用潜力。
关键词：糖厂澄清工段；优化控制；神经网络；广义预测控制
1.引言
随着社会经济的发展和人们对生活品质的要求提高，糖制品的需求也越来越大。糖厂作为糖制品生产的重要环节，对糖制品的生产质量和效率起着关键作用。澄清工段作为糖厂中的一个核心环节，主要用于从原料中分离出杂质和不纯度，保证糖制品的质量。因此，优化澄清工段的控制方法对于提高糖厂生产效率和糖制品质量具有重要意义。
2.研究背景
传统的澄清工段控制方法主要是基于经验和试验数据，存在着许多局限性。首先，这些方法往往无法准确地捕捉到澄清工段的动态特性和非线性关系，导致控制效果不理想。其次，这些方法需要大量的试验数据来建立模型，费时费力。因此，基于神经网络的广义预测控制方法可以克服这些局限性，并提供更好的控制效果和较少的实验数据需求。
3.神经网络的广义预测控制方法
神经网络广义预测控制（GPC）方法是一种通过构建模型和预测控制器来实现优化控制的方法。该方法首先通过神经网络对澄清工段进行建模，捕捉到工段的动态特性。然后，利用预测模型和控制器来对未来的系统行为进行预测，并根据预测结果来调整控制信号。通过不断迭代和调整，达到优化控制的目标。
4.糖厂澄清工段的建模
为了实现神经网络的广义预测控制，首先需要对糖厂澄清工段进行建模。该建模过程主要包括以下几个步骤：收集澄清工段的操作数据，包括流量、浓度、温度等；对数据进行预处理和特征提取，以获得有效的输入和输出变量；根据特征提取的结果，使用神经网络来建立澄清工段的模型；通过训练和验证来优化神经网络模型，以提高模型的准确性和泛化能力。
5.神经网络的广义预测控制算法设计
在糖厂澄清工段的优化控制中，设计合适的控制算法是非常关键的。基于神经网络的广义预测控制算法主要包括预测模型的建立和控制器的调整两个部分。预测模型的建立主要通过对当前状态和历史输入输出数据的分析，以及通过神经网络进行建模来实现。控制器的调整主要是根据预测的结果和目标值来对控制信号进行调整，以实现系统的优化控制。在控制算法设计过程中，还需要考虑到系统的稳定性和鲁棒性等因素，以确保控制的有效性和可靠性。
6.实验结果与分析
为了验证基于神经网络的广义预测控制方法在糖厂澄清工段的优化控制方面的有效性，进行了一系列的实验。实验结果表明，该方法能够有效地控制澄清工段的各项指标，并在短时间内达到预定的目标值。同时，与传统的控制方法相比，基于神经网络的广义预测控制方法具有更好的控制效果和稳定性。
7.结论
本论文通过基于神经网络的广义预测控制方法，设计并实现了糖厂澄清工段的优化控制。实验结果表明，该方法在澄清工段的控制中具有较高的效果和应用潜力。通过进一步的研究和改进，该方法可以在糖厂生产中得到广泛的应用，并为糖制品行业的发展做出贡献。
参考文献：
[1]Zhang,J.,Tang,M.,Sun,H.,&Zhang,L.(2018).Generalizedpredictivecontrolbasedonneuralnetworkforhigh-solidliquefactionprocessofcornsyrup.JournalofFoodEngineering,238,134-141.
[2]Song,J.,Ye,Y.,Li,L.,&Wang,T.(2019).Applicationofgeneralizedpredictivecontrolbasedonneuralnetworkinpurifyingsystemofcanesugarproduction.NonlinearDynamics,95(4),2595-2610.
[3]Wang,L.,Wang,H.,&Qiu,H.(2020).Optimizationofcanesugarclarificationprocessbasedonneuralnetworkandgeneticalgorithm.Computers&IndustrialEngineering,146,106587.