本文關(guān)鍵詞：冷軋APC系統(tǒng)智能控制器設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)研究

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【摘要】：在冷軋板帶的生產(chǎn)中,厚度精度是板帶材重要的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo),而冷軋液壓自動(dòng)位置控制(Automatic Position Control,APC)系統(tǒng)的性能直接關(guān)系到板帶材產(chǎn)品的厚度精度。目前在冷軋領(lǐng)域使用最廣泛的PID控制器在應(yīng)對(duì)系統(tǒng)時(shí)變、非線性時(shí),需要人工調(diào)節(jié)參數(shù),自適應(yīng)能力較差,存在很多局限性。隨著控制理論不斷發(fā)展和完善,將智能算法引入到APC系統(tǒng)中,并且根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新具有重要的研究?jī)r(jià)值。首先,在深入分析冷軋APC系統(tǒng)的構(gòu)造和運(yùn)行原理的基礎(chǔ)上,建立冷軋液壓APC系統(tǒng)的線性和非線性模型,并以線性模型為依據(jù)搭建系統(tǒng)模擬電路,便于后期PLC實(shí)驗(yàn)研究。其次,以搭建好的線性APC模型為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)出差分進(jìn)化(Differential Evolution,DE)算法PID控制器。另外,為了對(duì)階躍響應(yīng)性能進(jìn)行更全面的評(píng)價(jià),采用多指標(biāo)加權(quán)適應(yīng)度函數(shù),并引入基于“個(gè)體健康值”的變異縮放因子和“種群早熟指標(biāo)”的交叉概率,從而提高算法搜索速度以及規(guī)避局部極值的能力,最終得到IDE-PID Differential Evolu(I timprove on-d PID)控制器,并進(jìn)行MATLAB仿真和PLC實(shí)驗(yàn)研究。再次,針對(duì)IDE-PID控制器后期參數(shù)調(diào)整效率低下的缺點(diǎn),在改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上提出了fuzzy-PID參數(shù)自調(diào)整控制器。另外,提出模糊規(guī)則窮搜索算法完善模糊規(guī)則庫(kù),結(jié)合之前提出的IDE算法,得到IDE-fuzzy PID控制器,并進(jìn)行MATLAB仿真和PLC實(shí)驗(yàn)研究。最后,以非線性APC模型為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)出了基于Elman網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。其中,Elman網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)辨識(shí)能力,可以對(duì)系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí);另外加入一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)控制器,根據(jù)Elman網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)果輸出控制量。同時(shí)借鑒廣義預(yù)測(cè)控制理論來(lái)提高系統(tǒng)響應(yīng)性能,最后進(jìn)行了MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比試驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：冷軋 自動(dòng)位置控制 DE算法 模糊控制 連續(xù)功能表 FB封裝 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 辨識(shí)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TG334.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 引言10
• 1.2 冷軋自動(dòng)厚度控制系統(tǒng)概述10-11
• 1.3 冷軋APC系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程及現(xiàn)狀11-12
• 1.3.1 冷軋APC控制系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程11
• 1.3.2 冷軋領(lǐng)域控制技術(shù)現(xiàn)狀及不足11-12
• 1.4 智能控制的發(fā)展及其在冷軋領(lǐng)域的應(yīng)用12-14
• 1.4.1 智能控制的發(fā)展12-13
• 1.4.2 智能控制在冷軋領(lǐng)域的應(yīng)用13-14
• 1.5 選題意義及研究?jī)?nèi)容14-16
• 第2章 冷軋APC系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型建立及模擬電路設(shè)計(jì)16-25
• 2.1 引言16
• 2.2 冷軋APC系統(tǒng)結(jié)構(gòu)介紹16-21
• 2.2.1 位移傳感器17-18
• 2.2.2 伺服放大器18
• 2.2.3 電液伺服閥18-20
• 2.2.4 閥控液壓缸20-21
• 2.3 冷軋APC系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型21-24
• 2.3.1 冷軋APC系統(tǒng)非線性模型21-22
• 2.3.2 冷軋APC系統(tǒng)線性模型22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的冷軋APC系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)研究25-49
• 3.1 引言25
• 3.2 差分進(jìn)化算法介紹25-29
• 3.2.1 差分進(jìn)化算法原理和缺點(diǎn)分析26-27
• 3.2.2 改進(jìn)的適應(yīng)度函數(shù)27
• 3.2.3 基于自適應(yīng)參數(shù)的差分進(jìn)化算法27-29
• 3.3 基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的IDE-PID控制器設(shè)計(jì)及仿真研究29-36
• 3.3.1 IDE-PID控制器設(shè)計(jì)29-31
• 3.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)31-36
• 3.4 IDE-PID控制器在SIEMENS PLC平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)研究36-48
• 3.4.1 西門(mén)子PLC簡(jiǎn)介36-37
• 3.4.2 FM458功能模塊介紹37-38
• 3.4.3 D7 Function Block Generator軟件簡(jiǎn)介38-40
• 3.4.4 IDE-PID算法的PLC編程實(shí)現(xiàn)40-41
• 3.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于IDE-fuzzy算法的冷軋APC系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)研究49-61
• 4.1 引言49
• 4.2 改進(jìn)的fuzzy-PID算法49-58
• 4.2.1 模糊控制的基本原理49-50
• 4.2.2 改進(jìn)的fuzzy-PID算法50-52
• 4.2.3 模糊規(guī)則庫(kù)的獲取52-54
• 4.2.4 IDE-fuzzy PID算法運(yùn)行流程54-57
• 4.2.5 仿真實(shí)驗(yàn)57-58
• 4.3 IDE-fuzzy PID控制器在西門(mén)子PLC平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)研究58-60
• 4.3.1 CFC程序的編寫(xiě)58
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果58-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第5章 基于Elman網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在冷軋APC系統(tǒng)中的研究61-72
• 5.1 引言61
• 5.2 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)器設(shè)計(jì)61-67
• 5.2.1 非線性冷軋APC系統(tǒng)分析61-62
• 5.2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在APC系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用62-66
• 5.2.3 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)的仿真研究66-67
• 5.3 基于Elman網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)67-70
• 5.4 仿真研究70-71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果77-78
• 致謝78-79
• 作者簡(jiǎn)介79

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：805992