基于神经网络的实时专家控制系统及其PTA工业应用

以精对苯二甲酸结晶过程为研究对象,提出一种基于神经网络模型的实时专家控制系统.该方法利用神经网络建模技术获取对象的机理知识,通过对影响模型特性的多个变量进行分析,自动得到常规专家控制系统难于获取的定性、定量知识,并按分级递阶的启发式搜索机制,实现了对工业过程对象的实时控制.实际应用表明:该方法不但克服了以往专家系统知识获取的瓶颈,而且有效实现了人机对话的功能,便于现场操作和更改专家知识库,为化工过程的多变量控制提供了新的思路.