【正文】 定客體上。第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 引言簡(jiǎn)單地講，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用大量的簡(jiǎn)單計(jì)算單元(即神經(jīng)元)構(gòu)成的非線性系統(tǒng)，它在一定程度和層次上模仿了人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理、存儲(chǔ)及檢索功能，因而具有學(xué)習(xí)、記憶和計(jì)算等智能處理功能。激活函數(shù)可以是線性的也可以是非線性的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點(diǎn):分布式存貯信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用大量的神經(jīng)元之間的連接及對(duì)各連接權(quán)值的分布來(lái)表示特定的信息，從而使網(wǎng)絡(luò)在局部網(wǎng)絡(luò)受損或輸入信號(hào)因各種原因發(fā)生部分畸變時(shí)，仍能夠保證網(wǎng)絡(luò)的正確輸出，提高網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性和魯棒性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖23所示，、為網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出向量，每一個(gè)神經(jīng)元用一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示，網(wǎng)絡(luò)有輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)組成。如果通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，BP網(wǎng)絡(luò)的輸出達(dá)到目標(biāo)要求后，網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值就確定下來(lái)了，我們就可以認(rèn)為BP網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學(xué)習(xí)好了，我們就可以利用這個(gè)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)未知樣本進(jìn)行識(shí)別預(yù)測(cè)了。②有監(jiān)督的學(xué)習(xí)規(guī)則在學(xué)習(xí)規(guī)則中，引入教師信號(hào)，將式(215)中的換成目標(biāo)輸出與實(shí)際輸出之差，就組成了有監(jiān)督的學(xué)習(xí)規(guī)則： (216)即兩神經(jīng)元間連接強(qiáng)度的變化量與教師信號(hào)和網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出信號(hào)之差成正比。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性函數(shù)的能力，而且結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)單明確。過(guò)熱器采用的是耐高溫高壓的合金剛材料，過(guò)熱器正常運(yùn)行的溫度已接近材料所允許的最高溫度。過(guò)熱氣溫原理圖如圖41所示：圖41 過(guò)熱氣溫原理圖影響主汽溫變化的擾動(dòng)因素很多，如蒸汽負(fù)荷、煙氣溫度和流速、火焰中心位置、減溫水量、給水溫度等。分別表示副變送器和主變送器。在不同負(fù)荷下，也即從鍋爐的啟動(dòng)到穩(wěn)定運(yùn)行的整個(gè)過(guò)程，都可以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且隨著負(fù)荷逐漸接近額定負(fù)荷，控制效果越來(lái)越好，當(dāng)滿負(fù)荷運(yùn)行時(shí)，該策略對(duì)于大遲延的主汽溫系統(tǒng)取得了良好的控制性能。 主汽溫基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制仿真基于BP神經(jīng)網(wǎng)路的主汽溫控制框圖如圖47所示：圖47 基于BP神經(jīng)網(wǎng)路的主汽溫控制框圖如上圖，主蒸汽溫度的導(dǎo)前區(qū)數(shù)學(xué)模型為: 在負(fù)荷為100%時(shí),導(dǎo)前區(qū)為: ,而惰性區(qū)的傳遞函數(shù)為，也可近似為。用給水量來(lái)完成控制，減溫水出口溫度變化明顯比過(guò)熱汽溫變化要快，常常把這一段作為導(dǎo)前區(qū)，把從減溫器出口到過(guò)熱蒸汽出口這一段叫做惰性區(qū)，在減溫水的擾動(dòng)下，主氣溫的動(dòng)態(tài)特性可表示為： （41）其中為放大系數(shù)，為時(shí)間常數(shù)，n為階次。如果過(guò)熱蒸汽溫度過(guò)低，將會(huì)降低機(jī)組的熱效率，一般蒸汽溫度降低510℃，熱效率約降低1%，不僅增加燃料的消耗量，浪費(fèi)能源，而且還將使汽輪機(jī)最后幾級(jí)的蒸汽濕度增加，加速汽輪機(jī)葉片的水蝕。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以建立參數(shù)、自學(xué)習(xí)PID控制。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程由正向和反向傳播兩部分構(gòu)成。學(xué)習(xí)規(guī)則可以分為兩類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。圖23 多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) BP算法的計(jì)算公式及流程圖設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為三層網(wǎng)絡(luò)，輸入神經(jīng)元以編號(hào)，隱含層神經(jīng)元以編號(hào)，輸出層神經(jīng)元以編號(hào)，計(jì)算公式如下：隱含層第個(gè)神經(jīng)元的輸入為： （26）第個(gè)神經(jīng)元的輸出為： （27）輸出層第個(gè)神經(jīng)元的輸入為： （28）相應(yīng)的輸出為： （29）式中，——函數(shù)，有： （210）式中，——閥值或偏置值, ，則使S曲線沿橫坐標(biāo)左移，反之則右移。信息處理與存儲(chǔ)和二為一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元都兼有信息處理和存儲(chǔ)功能，神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的變化，既反映了對(duì)信息的記憶，同時(shí)又和神經(jīng)元對(duì)激勵(lì)的響應(yīng)一起反映了對(duì)信息的處理。該模型的基本思想是：神經(jīng)細(xì)胞的工作方式是或者興奮或者抑制。,為神經(jīng)元輸入信號(hào)，,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量簡(jiǎn)單計(jì)算單元組成，因而易于用軟硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)[5]。除上述幾個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域之外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在娛樂、零售分析、信用分析、航空航天等方面也有廣泛的應(yīng)用前景。③運(yùn)輸及通信：運(yùn)輸與通信問(wèn)題在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在兩個(gè)方面與人腦相似：1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境中學(xué)習(xí)得來(lái)的；2. 互聯(lián)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，即突觸權(quán)值，用于存儲(chǔ)獲取的知識(shí)。主蒸汽溫度與再熱蒸汽溫度的穩(wěn)定對(duì)機(jī)組的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是非常重要的。因此本文研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、非線性和不依賴模型等特性實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線自整定，充分利用PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。但當(dāng)運(yùn)行工況發(fā)生較大變化時(shí)，卻很難保證控制品質(zhì)。鍋爐汽溫控制系統(tǒng)主要包括過(guò)熱蒸汽和再熱蒸汽溫度的調(diào)節(jié)。從某種意義上說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、并行分布處理和神經(jīng)計(jì)算機(jī)是統(tǒng)一的概念。在金融、銀行、保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用主要是進(jìn)行顧客群體特征分析、市場(chǎng)研究消費(fèi)傾向分析等。顯然，這可以用到機(jī)器人的攝像機(jī)控制上，而且還可以應(yīng)用到諸如火炮之類的武器系統(tǒng)中去。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一些顯著的特點(diǎn)：如具有非線性映射能力，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，擅長(zhǎng)從輸入輸出數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用知識(shí)，容易實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算等。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 MP模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首個(gè)數(shù)學(xué)模型是由McCulloch和Pitts建立的。并行協(xié)同處理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元都可以根據(jù)接收到的信息進(jìn)行獨(dú)立的運(yùn)算和處理，并輸出結(jié)果，同一層中的各個(gè)神經(jīng)元的輸出結(jié)果可被同時(shí)計(jì)算出來(lái)，然后傳輸給下一層做進(jìn)一步處理，這體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)