16、智能控制方法在电化学过程与国际贸易中的应用

智能控制方法在电化学过程与国际贸易中的应用

1. 电化学过程的神经模糊遗传控制方法

1.1 系统架构与原理

在控制电化学过程时，采用了一种混合方法，结合了神经网络、模糊逻辑和遗传算法。具体而言，使用神经网络对电化学过程进行建模，模糊逻辑控制过程中的电流，遗传算法则用于调整模糊系统的隶属函数。这种混合方法的核心思想是利用每种软计算技术的优势，实现高效的实时控制。

1.2 神经网络建模

采用多层前馈神经网络对电化学过程进行建模。使用表 12.2 中的数据和 Levenberg - Marquardt 学习算法对神经网络进行训练。构建了一个三层神经网络，其中隐藏层有 15 个节点。经过 2000 个训练周期后，误差平方和从最初的约 200 降低到了 11.25，鉴于问题的复杂性，这是一个非常好的近似结果。

1.3 模糊规则库与遗传算法优化

模糊规则库在 MATLAB 的模糊逻辑工具箱中实现。由于每个输入变量有 5 个语言术语，因此使用了 25 条模糊规则。初始隶属函数由专家提供，但通过特定的遗传算法进行了改进，以得到最终的隶属函数。遗传算法包含变异、单点交叉和精英策略，变异率为 0.05，交叉率为 0.1，这些特定值是通过对不同值进行实验后选择的最优值。

1.4 实验结果对比

通过模拟 6 伏电池的形成（充电）过程，对比了三种混合智能控制系统。该电池在实际制造工厂中按照制造商的规格，以 2 安培的电流手动充电 50 小时。实验结果如下表所示：
| 控制方法 | 充电时间 |
| — | — |
| 手动控制 | 50 小时 |
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