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针对水泥粉磨这一类难用准确的数学模型来描述以及常规模糊控制器的控制效果不理想等问题，通过将模糊控制技术与专家系统的有机融合，提出了基于模糊推理的贴近度决策方法，建立了模糊控制规则模型，解决了模糊推理的规则匹配问题，并给出了控制结论的化优化求解模型。实验结果表明该方法改善了负荷控制性能,提高了产品质量和磨机生产效率。
关键词: 专家系统；模糊控制；推理机；贴近度
复杂系统是指多变量、非线性、时变、强干扰并具有耦合的大时滞系统,在水泥、石油、化工等生产控制过程中较为常见。在复杂系统中, 许多参数都是受不确定性因素影响的随机变量，其特点主要表现在[1]:1) 难于建立确定的过程控制数学模型；2) 系统信息的模糊性及复杂的信息模式；3) 高度非线性、大滞后、强耦合性和各种干扰的存在；4) 多层次、多目标的控制要求、复杂的数据处理以及严格的性能指标等。这些特点使得采用单一的基于定量数学模型的传统控制理论与技术已不可能对复杂工业过程实施有效控制[2]。采用现代控制技术研究复杂系统的控制问题具有很重要的现实意义。
近年来，模糊控制技术、专家系统、神经网络等智能方法在复杂工业过程的建模与控制中得到了广泛的研究与应用[3]。但由于控制对象越来越复杂, 使得采用任何一种单一的控制技术设计出的控制器已经不能获得满意的控制品质要求。将模糊控制与其它控制技术融合起来实现对一个复杂的对象进行控制的方法目前正在被广泛研究和使用。
水泥生产过程具有复杂系统的典型特征, 目前采用的控制技术总体上仍停留在PID 调节反
馈控制水平。以水泥粉磨生产过程控制为例，从被控对象入手分析问题，采用专家模糊控制技术研究这类复杂对象的建模和控制，具有一定的代表意义。
关键词: 专家系统；模糊控制；推理机；贴近度
复杂系统是指多变量、非线性、时变、强干扰并具有耦合的大时滞系统,在水泥、石油、化工等生产控制过程中较为常见。在复杂系统中, 许多参数都是受不确定性因素影响的随机变量，其特点主要表现在[1]:1) 难于建立确定的过程控制数学模型；2) 系统信息的模糊性及复杂的信息模式；3) 高度非线性、大滞后、强耦合性和各种干扰的存在；4) 多层次、多目标的控制要求、复杂的数据处理以及严格的性能指标等。这些特点使得采用单一的基于定量数学模型的传统控制理论与技术已不可能对复杂工业过程实施有效控制[2]。采用现代控制技术研究复杂系统的控制问题具有很重要的现实意义。
近年来，模糊控制技术、专家系统、神经网络等智能方法在复杂工业过程的建模与控制中得到了广泛的研究与应用[3]。但由于控制对象越来越复杂, 使得采用任何一种单一的控制技术设计出的控制器已经不能获得满意的控制品质要求。将模糊控制与其它控制技术融合起来实现对一个复杂的对象进行控制的方法目前正在被广泛研究和使用。
水泥生产过程具有复杂系统的典型特征, 目前采用的控制技术总体上仍停留在PID 调节反
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