本文關(guān)鍵詞：煤礦主通風(fēng)機(jī)風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：礦井的穩(wěn)定通風(fēng)是保障煤礦企業(yè)安全生產(chǎn)的基礎(chǔ)。第十一個(gè)五年計(jì)劃指出:要在煤炭行業(yè)進(jìn)行電動(dòng)機(jī)拖動(dòng)風(fēng)機(jī)優(yōu)化改造。作為量大面廣的高能耗設(shè)備,礦井通風(fēng)機(jī)長(zhǎng)期處于“大馬拉小車”的低效運(yùn)行狀態(tài)。為了改變現(xiàn)狀,本文在推導(dǎo)通風(fēng)機(jī)節(jié)能原理,總結(jié)現(xiàn)有風(fēng)量調(diào)節(jié)方案以及理論分析工況變化時(shí)功率的變化情況的基礎(chǔ)上,以礦井通風(fēng)機(jī)變頻調(diào)速模型為研究對(duì)象,通過(guò)引入智能控制器使風(fēng)量實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)節(jié),從而讓風(fēng)機(jī)穩(wěn)定在工況點(diǎn)運(yùn)行,減少不必要的浪費(fèi)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著較強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)的能力,還具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)、魯棒性以及容錯(cuò)性等特點(diǎn),為解決未知不確定非線性系統(tǒng)的建模和控制問(wèn)題提供了一種有效途徑。本文在現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)之上,通過(guò)分析比較,選擇了具有最佳逼近特性的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為本課題的智能控制器。考慮到煤礦通風(fēng)機(jī)是一個(gè)高度非線性、強(qiáng)耦合、多變量的系統(tǒng),存在難以建立其精確數(shù)學(xué)模型的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題,本文使用了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的?階逆系統(tǒng)方法,通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練建立通風(fēng)機(jī)變頻調(diào)速模型的逆模型,再利用逆系統(tǒng)理論,將該逆模型補(bǔ)償原系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)原系統(tǒng)的線性化解耦,這樣就能把復(fù)雜非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化成線性問(wèn)題來(lái)考慮。鑒于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的樣本數(shù)據(jù)難以獲得,論文將通風(fēng)機(jī)看成理想的三相異步電機(jī),在Simulink平臺(tái)通過(guò)坐標(biāo)變換和電壓空間矢量技術(shù)搭建了矢量控制的異步電機(jī)變頻調(diào)速模型,并通過(guò)等效轉(zhuǎn)換模擬獲得了頻率-風(fēng)量樣本數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后即可作為RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。將離線訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合若干個(gè)積分環(huán)節(jié)組成逆控制器去補(bǔ)償原系統(tǒng)就能實(shí)現(xiàn)原系統(tǒng)的線性化解耦,再對(duì)解耦后的偽線性復(fù)合系統(tǒng)使用線性控制系統(tǒng)理論中的PI調(diào)節(jié)進(jìn)行控制,最終建立風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制模型。對(duì)該模型進(jìn)行仿真,并與PID控制方式進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明:相對(duì)于PID控制器,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)可以較好地跟蹤給定信號(hào),并表現(xiàn)出了優(yōu)秀的動(dòng)靜態(tài)特性。論文的最后,設(shè)計(jì)了一套用于實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)。首先,利用可編程控制技術(shù)、組態(tài)技術(shù)、傳感器技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)用于監(jiān)測(cè)監(jiān)控風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的系統(tǒng),然后將該系統(tǒng)采集的風(fēng)量數(shù)據(jù)通過(guò)OPC通信上傳到MATLAB,在MATLAB中調(diào)用之前設(shè)計(jì)好的控制模型對(duì)上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,處理后得到的頻率數(shù)據(jù)反饋回監(jiān)控系統(tǒng)后,通過(guò)可編程邏輯控制器傳送到變頻器予以執(zhí)行,從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)量的自動(dòng)調(diào)節(jié)。實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:該系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間短,超調(diào)量小,穩(wěn)態(tài)精度高,動(dòng)態(tài)性能好,還具有一定的抗干擾能力,很好的適應(yīng)被控對(duì)象,滿足實(shí)際控制要求。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)量調(diào)節(jié) 變頻調(diào)節(jié) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 逆系統(tǒng)理論
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD724;TP273
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 變量注釋表17-18
• 1 緒論18-26
• 1.1 選題的背景及意義18-19
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-21
• 1.3 基于人工智能的控制技術(shù)21-23
• 1.4 交流傳動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制方法23-24
• 1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排24-26
• 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法概述26-34
• 2.1 逆系統(tǒng)方法簡(jiǎn)介26-28
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) a 階逆系統(tǒng)方法的提出28
• 2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) a 階逆系統(tǒng)的控制方法28-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 3 風(fēng)量調(diào)節(jié)的Simulink仿真模型34-48
• 3.1 風(fēng)量調(diào)節(jié)方案34-36
• 3.2 基于矢量控制的變頻調(diào)速原理36-38
• 3.3 Simulink平臺(tái)下的通風(fēng)機(jī)變頻調(diào)速模型38-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)設(shè)計(jì)48-58
• 4.1 通風(fēng)機(jī)變頻調(diào)速模型可逆性分析48-50
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制方法實(shí)現(xiàn)50-55
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)的應(yīng)用58-72
• 5.1 風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)總體框架58-60
• 5.2 現(xiàn)場(chǎng)儀表設(shè)備層60-62
• 5.3 集散控制層62-68
• 5.4 風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)68-71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 6 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-79
• 作者簡(jiǎn)歷79-81
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集81

【參考文獻(xiàn)】

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5 張道彬;;淺談礦井通風(fēng)機(jī)的節(jié)能調(diào)節(jié)[J];山東煤炭科技;2007年05期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 何巍;組態(tài)軟件與MATLAB在監(jiān)控軟件中的研究和應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：煤礦主通風(fēng)機(jī)風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：410402