67、先进控制策略与节能系统的研究与应用

先进控制策略与节能系统的研究与应用

在工业控制领域，对于非线性过程的控制以及能源节约一直是研究的重点。本文将介绍自适应单神经元补偿控制策略以及基于径向基函数网络的抽油机节能控制系统，探讨它们在实际应用中的原理、算法和效果。

自适应单神经元补偿控制策略

模糊神经网络（FNN）与非线性过程建模

FNN在非线性过程建模中具有重要作用。其输出通过特定公式计算，整个FNN的输出为：
[
y = \sum_{l=1}^{N} h_l \Phi_l
]
其中，
[
\Phi_l = \frac{\sum_{i=1}^{M} \exp(-\frac{(x - c_{li})^2}{2\sigma_l^2})}{\sum_{i=1}^{M} \exp(-\frac{(x - c_{li})^2}{2\sigma_l^2})}
]
FNN的可调参数包括 (c_{li})、(\sigma_l) 等。在研究中，FNN用于估计非线性过程的线性化误差模型（FNNM），非线性过程可表示为离散非线性函数：
[
y(k + 1) = f(\mathbf{x}(k))
]
其中，
[
\mathbf{x}(k) = [y(k), y(k - 1), \cdots, y(k - n_y), u(k), u(k - 1), \cdots, u(k - n_u)]^T
]
非线性模型为：
[
\hat{y}(k + 1) = ARX(\mathbf{x}(k)) + FNNM(\mathbf{x}(k))
]
采用最小二