耐火材料生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制4

2.3.1模糊控制

一個熟練工人并非需要了解被控對象的數(shù)學模型,，只是憑借豐富的經(jīng)驗,，采取適當對策就可以巧妙地控制一個復雜的過程,，如把其操作經(jīng)驗加以總結(jié)，用語言表達就可以得到一些定性的規(guī)則,，這些規(guī)則一般都帶有大小,，多少，高低,，快慢等不的程度修飾詞,，也就是具有模糊性質(zhì)，這些規(guī)則用模糊數(shù)字定量處理后就可以轉(zhuǎn)化成模糊控制算法,，從而能夠進行控制,。

模糊控制的過程是：

1.將實測輸入轉(zhuǎn)化成模糊輸入，

2.依模糊規(guī)則進行運算,，得到結(jié)果,，

3.反模糊化，將模糊輸出量轉(zhuǎn)為地物理量并作用于被控對象,。

2.32人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點,。每個神經(jīng)元有多個輸入和數(shù)個相同的輸出，按一定函數(shù)關(guān)系進行輸入-輸出轉(zhuǎn)換,。人工神經(jīng)元互聯(lián)就組成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，人工網(wǎng)絡(luò)中，每個節(jié)點的輸入-輸出轉(zhuǎn)換函數(shù)的參數(shù)都必須依靠預先知道的實驗輸入-輸出關(guān)系,，通過*化算法使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出能夠zui大限度的接近實際輸出,。換句話說，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合描述非常復雜的多元函數(shù)關(guān)系,，如果數(shù)據(jù)充分,，其他辦法又無能為力，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以一顯身手,。

2.33模糊控制-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復合

神經(jīng)自適應學習是一種只能控制方法,，它可以利用操作數(shù)據(jù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法修改模糊控制系統(tǒng)的參數(shù)，從而改進模糊控制的質(zhì)量,，系統(tǒng)變化時也可以進行靈活的調(diào)整。

3.耐火材料的質(zhì)量控制體系和保障體系

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