本文關(guān)鍵詞： 帶式輸送機 有限元分析法 S型曲線 模糊理論 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：帶式輸送機已經(jīng)被煤炭、化工、冶金、礦山、港口、電力等各行各業(yè)廣泛應(yīng)用，隨著帶式輸送機逐漸向長距離、重負荷、高速度方向發(fā)展，其啟動問題日益突出。帶式輸送機系統(tǒng)，在其啟動過程中會產(chǎn)生變形，如果采取直接啟動方式或者啟動時間過短，其加速度就會很大，使得輸送帶的粘彈性變形很大，最終導(dǎo)致動張力很大，，直接對輸送機系統(tǒng)各元部件產(chǎn)生沖擊，縮短它們的使用壽命。此外，帶式輸送機工作環(huán)境也比較惡劣，因此對控制器的魯棒性也有一定的要求。因此，大型帶式輸送機的啟動過程是一個很重要的研究課題。 針對上述問題，本文做了如下幾方面的工作： 首先，采用有限元分析方法建立起帶式輸送機系統(tǒng)的動力學(xué)模型。該模型著重考慮了輸送帶的粘彈特性，通過對幾種典型的粘彈性體模型的動力學(xué)特征的比較分析，最終確定Vogit模型作為輸送帶微元段的動力學(xué)模型，對眾微元段的動力學(xué)模型進行有順序的排列組合，最終形成了整個輸送機系統(tǒng)的簡易動力學(xué)模型。 其次，啟動過程采用S型速度可控曲線來控制帶式輸送機的加速度。帶式輸送機的啟動本身就是一個不穩(wěn)定的過程，S型速度啟動曲線能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的平穩(wěn)啟動，有效地降低震蕩。 然后，重點介紹PID控制，模糊理論，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)理論，并在MATLAB的基礎(chǔ)上，對帶式輸送機的啟動過程作了仿真實驗，得到一系列的仿真效果圖，為后面的工作奠定了理論基礎(chǔ)。 最后，針對上述控制器的不足，學(xué)習(xí)研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一方面，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行系統(tǒng)辨識，優(yōu)化了學(xué)習(xí)規(guī)則，對原有的單神經(jīng)元控制器進行了改進；另一方面，將模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為該帶式輸送機系統(tǒng)的控制器。仿真結(jié)果表明，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器都得到了相當(dāng)不錯的控制效果。
[Abstract]:Belt conveyor has been widely used in coal, chemical, metallurgical, mining, port, power and other industries, with the belt conveyor gradually to the direction of long distance, heavy load and high speed. Belt conveyor system will produce deformation in its starting process. If it adopts the direct starting mode or the start time is too short, its acceleration will be very large. The viscoelastic deformation of the conveyor belt is very large, resulting in a large dynamic tension, directly impact on the components of the conveyor system, shorten their service life. In addition, the belt conveyor working environment is also relatively bad. Therefore, the robustness of the controller is also required. Therefore, the start-up process of large belt conveyor is an important research topic. In view of the above problems, this paper has done the following work: Firstly, the dynamic model of belt conveyor system is established by finite element method, which focuses on the viscoelastic characteristics of belt. Through the comparative analysis of the dynamic characteristics of several typical viscoelastic models, the Vogit model is finally determined as the dynamic model of the conveyor belt microelement segment. A simple dynamic model of the whole conveyer system was formed by arranging and combining the dynamic model of the multitudinous microelement section in sequence. Secondly, the acceleration of belt conveyor is controlled by S-type speed control curve. The start of belt conveyor itself is an unstable process. The S-type speed start curve can realize the steady start of the system and reduce the oscillation effectively. Then, the basic theories such as PID control, fuzzy theory, artificial neural network and so on are introduced, and on the basis of MATLAB, the start-up process of belt conveyor is simulated. A series of simulation effect diagrams are obtained, which lays a theoretical foundation for the later work. Finally, aiming at the deficiency of the controller mentioned above, the RBF neural network is studied. On the one hand, the RBF neural network is used to identify the system and the learning rules are optimized. The original single neuron controller is improved. On the other hand, the fuzzy RBF neural network is used as the controller of the belt conveyor system. The simulation results show that the controller based on the RBF neural network has quite good control effect.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH222;TP273

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本文編號：1485880