基于鸡群优化自适应神经模糊推理系统(CS-ANFIS)的pH中和过程智能控制研究

为解决化工生产中pH值动态非线性控制的难题，研究人员创新性地将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)与鸡群优化算法(CSO)相结合，开发出CS-ANFIS智能控制器。该控制系统在设定点跟踪、干扰抑制和参数敏感性方面显著优于传统PID/PI控制，为化妆品、食品和制药等行业的工艺优化提供了新方案。

　　

现代工业生产中，化妆品、饮料、食品和药品的大规模制造高度依赖化学过程，这使得pH值精准调控成为保障产品质量的关键环节。然而pH控制过程具有高度敏感性、动态性和非线性特征，传统比例积分微分(PID)和比例积分(PI)控制器往往力不从心。

这项研究另辟蹊径，巧妙融合模糊推理系统(FIS)的精确性和自适应神经网络(ANN)的学习能力，构建出新型自适应神经模糊推理系统(ANFIS)控制器。更令人振奋的是，研究团队还引入鸡群优化算法(CSO)来精细调节控制器的输入参数，就像为智能控制系统装上了"生物导航仪"。

经过严谨的仿真验证，这种鸡群优化(CS)-ANFIS控制器展现出令人惊艳的性能：无论是工业应用场景还是标准测试环境，其在负荷调节、设定点跟踪方面都完胜现有控制技术。控制系统不仅响应丝般顺滑，对模型参数变化的敏感性也达到极致，就像拥有"化学过程第六感"的智能管家。这项突破为复杂工业过程的智能控制开辟了新航道。