本文選題：多用爐　切入點(diǎn)：預(yù)測(cè)控制　出處：《遼寧科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著工業(yè)控制技術(shù)的提高,航空航天技術(shù)、風(fēng)電、交通運(yùn)輸、機(jī)械等行業(yè)迅速發(fā)展,對(duì)工件的精密熱處理要求越來越高。熱處理在一定程度上,直接反映我國(guó)的工業(yè)水平。溫度、碳勢(shì)、氮?jiǎng)莸仁怯绊懏a(chǎn)品熱處理質(zhì)量的重要指標(biāo)。熱處理爐的先進(jìn)控制系統(tǒng)、可控氣氛熱處理、真空熱處理得到了廣泛關(guān)注和快速發(fā)展�？梢栽谏a(chǎn)過程中,實(shí)現(xiàn)對(duì)各種參數(shù)的精確控制,使工件無氧化、無脫碳,表面質(zhì)量好,畸變小。熱處理爐是一個(gè)復(fù)雜的被控對(duì)象,存在著非線性、時(shí)變性、純滯后因素和不確定隨機(jī)干擾等因素,因此基于精確數(shù)學(xué)模型的控制方法受到很大限制,傳統(tǒng)的PID控制難以滿足溫度控制精度和升溫實(shí)時(shí)性要求。本文在這樣的背景下,研究了熱處理的溫度優(yōu)化控制方法。綜述了預(yù)測(cè)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和應(yīng)用,并以某公司的可控氣氛多用爐為對(duì)象,針對(duì)其多變量、非線性、大慣性和純滯后的特點(diǎn),結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測(cè)控制算法,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)控制算法。建立多用爐爐溫預(yù)測(cè)模型,并且在模型的基礎(chǔ)上,對(duì)BP算法進(jìn)行優(yōu)化,利用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)模型訓(xùn)練,以預(yù)測(cè)未來的爐溫輸出值。結(jié)合預(yù)測(cè)控制算法,采用反饋校正,克服系統(tǒng)中其他干擾造成的模型誤差,然后對(duì)控制量進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化,得到系統(tǒng)最優(yōu)控制序列。通過MATLAB軟件仿真,驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)輸出,在可控誤差范圍內(nèi),驗(yàn)證模型有效性。對(duì)預(yù)測(cè)控制算法的主要參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,選取最優(yōu)控制參數(shù),取得了較快的響應(yīng)速度,基本不存在超調(diào)。把該模型應(yīng)用到某公司1號(hào)多用爐溫度控制系統(tǒng)中,取得了較好的實(shí)踐效果。
[Abstract]:In recent years, with the improvement of industrial control technology and the rapid development of aerospace technology, wind power, transportation, machinery and other industries, the requirements for precise heat treatment of workpieces are becoming more and more high. Temperature, carbon potential, nitrogen potential and so on are the important indexes that affect the quality of heat treatment of products. The advanced control system of heat treatment furnace, heat treatment in controlled atmosphere, Vacuum heat treatment has been widely paid attention to and developed rapidly. The precise control of various parameters can be realized in the process of production, so that the workpiece has no oxidation, no decarbonization, good surface quality and small distortion. The heat treatment furnace is a complex controlled object. There are many factors, such as nonlinear, time-varying, pure lag and uncertain random disturbance, so the control method based on accurate mathematical model is greatly restricted. Traditional PID control is difficult to meet the requirements of temperature control precision and real-time heating. In this paper, the optimal temperature control method of heat treatment is studied, and the theory and application of predictive control and neural network are summarized. Aiming at the characteristics of multivariable, nonlinear, large inertia and pure lag, combining neural network and predictive control algorithm, a controlled atmosphere multipurpose furnace of a certain company is taken as an object. A predictive control algorithm based on BP neural network is put forward. A multi-purpose furnace temperature prediction model is established. On the basis of the model, BP algorithm is optimized, and the model is trained with field data. In order to predict the output value of furnace temperature in the future, combined with predictive control algorithm and feedback correction, the model error caused by other disturbances in the system is overcome, then the control quantity is rolled optimized to obtain the optimal control sequence of the system. In the range of controllable error, the validity of the model is verified. The main parameters of the predictive control algorithm are adjusted, the optimal control parameters are selected, and the fast response speed is obtained. The model is applied to the temperature control system of No. 1 multipurpose furnace in a company, and good practical results have been obtained.
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TK175;TP183

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 白艷萍,楊明,吳鋼;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用[J];華北工學(xué)院學(xué)報(bào);2000年03期

2 劉宇紅,龐偉正;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)器[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2000年05期

3 劉玉萍,趙健,李勇,謝紅梅,陸堯;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[J];南昌航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2000年02期

4 侯志祥,劉振聞,顏學(xué)斌;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國(guó)汽車保有量建模與預(yù)測(cè)[J];內(nèi)蒙古公路與運(yùn)輸;2000年04期

5 劉占生,蘇平線,姜興渭;航天器電源模擬系統(tǒng)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2001年01期

6 許進(jìn),保錚;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[J];中國(guó)科學(xué)E輯:技術(shù)科學(xué);2001年06期

7 王慧,盧和,李光泉,劉寶坤;子波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其建模[J];天津理工學(xué)院學(xué)報(bào);2001年03期

8 熊和金;大功率人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J];南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年04期

9 喬俊偉,施光林,詹永麒;基于結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2002年08期

10 鄧建,朱合華;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土工程結(jié)構(gòu)隨機(jī)有限元分析[J];同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2002年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 王雷;陳宗海;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過程系統(tǒng)建模中的應(yīng)用綜述[A];'2002系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)論文集（第四卷）[C];2002年

2 周宗潭;胡德文;;自組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和群落生長(zhǎng)模型研究[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];1995年

3 侯媛彬;易繼鍇;楊玉珍;陳雙葉;韓崇昭;;一種能消除混沌現(xiàn)象的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];1996年

4 江銘炎;江銘虎;;一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征壓縮及分類的研究[A];1998年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];1998年

5 陳文新;王長(zhǎng)富;戴蓓倩;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語(yǔ)四聲識(shí)別[A];第一屆全國(guó)語(yǔ)言識(shí)別學(xué)術(shù)報(bào)告與展示會(huì)論文集[C];1990年

6 劉豐;姜建新;程俊;易克初;;一種用于語(yǔ)音識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];第二屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1992年

7 梁循;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練樣本空間的分割特性及其應(yīng)用[A];1995中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1995年

8 黃小原;肖四漢;樊治平;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警系統(tǒng)及其應(yīng)用[A];1995中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1995年

9 李艷;邵日祥;方建安;邵世煌;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功率電子及拖動(dòng)控制中的應(yīng)用[A];1996中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

10 高文忠;顧樹生;平力;;靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法及其收斂性初探[A];1994年中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];1994年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)社會(huì)學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國(guó)教師報(bào);2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國(guó)紡織報(bào);2003年

4 中國(guó)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日?qǐng)?bào);2007年

6 本報(bào)記者 劉霞;美用DNA制造出首個(gè)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日?qǐng)?bào);2011年

7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國(guó)際先進(jìn)水平[N];中國(guó)電子報(bào);2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國(guó)船舶報(bào);2006年

，

本文編號(hào)：1659506