【摘要】：褐煤是我國含量較為豐富的一種低階煤。由于褐煤具有高含水率、低發(fā)熱效率的特點(diǎn),導(dǎo)致直接使用存在熱效率低、污染嚴(yán)重等問題。對(duì)褐煤進(jìn)行干燥提質(zhì)是大規(guī)模利用的一種有效手段。微波以其整體性、選擇性、安全衛(wèi)生無污染、即時(shí)性、能量利用率高等優(yōu)勢(shì),已成為一種新型高效的清潔能源。同時(shí),微波加熱技術(shù)已成為一種新型高效的工業(yè)化加熱手段。在微波干燥過程中,由于褐煤的介電常數(shù)等特性隨加熱環(huán)境而改變,可能會(huì)出現(xiàn)熱失控的現(xiàn)象,極大地制約了微波干燥的工業(yè)應(yīng)用。因此,為確保干燥過程安全進(jìn)行,論文將多模型自適應(yīng)控制算法引入到微波褐煤干燥過程。以微波褐煤干燥實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)為研究對(duì)象,分別以微波系統(tǒng)輸入功率和褐煤溫度為系統(tǒng)的輸入輸出,在考慮微波加熱實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)具有非線性功率輸入約束的條件下,研究多模型自適應(yīng)控制對(duì)褐煤加熱溫度的控制,實(shí)現(xiàn)微波褐煤干燥系統(tǒng)安全高效的運(yùn)行。論文主要的研究?jī)?nèi)容如下:(1)分析影響褐煤介電系數(shù)變化的因素。利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù),采用遞推最小二乘法對(duì)微波褐煤干燥過程進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí),建立微波褐煤干燥過程辨識(shí)模型。(2)基于辨識(shí)模型,在分別加入擾動(dòng)、參數(shù)跳變以及非線性輸入約束的情況下,利用極點(diǎn)配置算法與極點(diǎn)配置自校正控制算法對(duì)微波褐煤干燥系統(tǒng)進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)。并通過仿真結(jié)果分析不同情況下的控制效果。(3)針對(duì)褐煤參數(shù)存在突變或跳變的情況,采用多模型自適應(yīng)控制算法對(duì)微波褐煤干燥過程進(jìn)行控制。通過微波褐煤干燥實(shí)驗(yàn)辨識(shí)建立不同工況的48個(gè)固定模型、一個(gè)常規(guī)自適應(yīng)模型、以及一個(gè)初值可變的自適應(yīng)模型,共同構(gòu)成系統(tǒng)模型集。在加入非線性輸入約束的條件下,利用多模型自適應(yīng)算法對(duì)系統(tǒng)的輸出溫度進(jìn)行控制。最后,通過仿真與微波褐煤干燥實(shí)驗(yàn),對(duì)多模型自適應(yīng)控制算法在微波褐煤干燥過程中的控制效果進(jìn)行驗(yàn)證。
[Abstract]:Lignite is a low rank coal with abundant content in China. Because lignite has the characteristics of high moisture content and low heating efficiency, there are some problems such as low thermal efficiency and serious pollution in direct use. Drying and upgrading lignite is an effective method for large-scale utilization. Microwave has become a new and efficient clean energy because of its advantages of integrity, selectivity, safety and hygiene, non-pollution, immediacy and high energy utilization. At the same time, microwave heating technology has become a new and efficient industrial heating method. In the process of microwave drying, because the permittivity and other properties of lignite change with the heating environment, the phenomenon of heat runaway may appear, which greatly restricts the industrial application of microwave drying. Therefore, in order to ensure the safety of drying process, multi-model adaptive control algorithm is introduced to microwave lignite drying process. Taking microwave lignite drying experiment system as research object, the input power of microwave system and the temperature of lignite are taken as the input and output of the system, and the nonlinear power input constraints of microwave heating experimental system are considered. The multi-model adaptive control is studied to control the heating temperature of lignite to realize the safe and efficient operation of microwave lignite drying system. The main contents of this paper are as follows: (1) the factors affecting the dielectric coefficient of lignite are analyzed. Using the input and output data of the system, the microwave lignite drying process is identified by recursive least square method, and the identification model of microwave lignite drying process is established. (2) based on the identification model, the disturbance is added respectively. The controller of microwave lignite drying system is designed by pole assignment algorithm and pole assignment self-tuning control algorithm under the condition of parameter jump and nonlinear input constraints. The simulation results are used to analyze the control effect under different conditions. (3) the multi-model adaptive control algorithm is used to control the process of microwave lignite drying in the case of sudden change or jump of lignite parameters. Through microwave lignite drying experiments, 48 fixed models, a conventional adaptive model and an initial variable adaptive model are established to form the system model set. Under the condition of nonlinear input constraints, the output temperature of the system is controlled by multi-model adaptive algorithm. Finally, through simulation and microwave lignite drying experiment, the control effect of multi-model adaptive control algorithm in microwave lignite drying process is verified.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TD849.2

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本文編號(hào)：2415748