本文關(guān)鍵詞：預(yù)測控制在啤酒發(fā)酵溫度控制中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 啤酒發(fā)酵 PID 時滯時變不確定性 預(yù)測控制 動態(tài)矩陣控制

【摘要】：在石油、化工、啤酒發(fā)酵等一些復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程中,時滯和時變不確定性往往是一類不可避免的問題。而針對復(fù)雜對象的時滯問題,采用常規(guī)的控制算法如PID控制算法,取得較為滿意的控制效果是不容易的。啤酒發(fā)酵過程伴隨有熱量的產(chǎn)生,溫度是此過程的一個重要因素。溫度控制的好壞直接關(guān)系到啤酒的質(zhì)量和口感。而啤酒發(fā)酵的溫度對象具有典型的時滯性和時變不確定性。在此背景下,經(jīng)過許多學(xué)者的不懈研究,提出了針對時滯對象改進的PID算法,以及模糊控制、神經(jīng)控制、自適應(yīng)控制、魯棒性控制等一些先進的智能算法也逐步發(fā)展并適用起來,并為預(yù)測控制的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。因此本文以啤酒發(fā)酵的溫度對象為背景,建立被控對象數(shù)學(xué)模型,將動態(tài)矩陣控制算法應(yīng)用到啤酒發(fā)酵的溫度控制上。本文的研究建立在實驗室微型啤酒生產(chǎn)裝置之上,其具體內(nèi)容主要如下:針對啤酒發(fā)酵的工藝要求,提出了兩種給發(fā)酵罐中發(fā)酵液溫度降溫的方式即通過改變調(diào)節(jié)閥開度大小來控制冷媒流量的方式,以及通過改變酒精泵電機轉(zhuǎn)速來控制冷媒流量的兩種控制方式。緊接著介紹了預(yù)測控制的幾種算法:內(nèi)模控制、模型算法控制和動態(tài)矩陣控制。并主要對動態(tài)矩陣控制算法進行了仿真研究,包括動態(tài)矩陣控制算法下對象的階躍響應(yīng)、控制器輸出和誤差信號曲線;不同控制器參數(shù)主要是不同優(yōu)化時域及不同控制時域下,對象的階躍響應(yīng)和控制器輸出曲線的對比效果圖;當(dāng)被控對象模型失配的情形下,系統(tǒng)的動態(tài)特性曲線以及控制器輸出曲線。其仿真及實驗結(jié)果證明了本文控制算法在啤酒發(fā)酵溫度控制中得到了良好的效果。
【關(guān)鍵詞】：啤酒發(fā)酵 PID 時滯時變不確定性 預(yù)測控制 動態(tài)矩陣控制
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS262.5;TP273
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究目的及意義9-10
• 1.2 預(yù)測控制理論概述10-12
• 1.2.1 預(yù)測控制的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 預(yù)測控制的優(yōu)點11
• 1.2.3 預(yù)測控制的幾種基本類型11-12
• 1.3 啤酒發(fā)酵過程中的控制難點12-13
• 1.4 啤酒生產(chǎn)的溫度控制技術(shù)13-15
• 1.4.1 啤酒發(fā)酵過程常見的監(jiān)控方式13-14
• 1.4.2 啤酒發(fā)酵過程相關(guān)控制算法介紹14-15
• 1.5 主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)硬件設(shè)計方案17-27
• 2.1 實驗室小型啤酒生產(chǎn)基本裝置的簡介17-18
• 2.2 調(diào)節(jié)閥的介紹18-20
• 2.2.1 調(diào)節(jié)閥的結(jié)構(gòu)原理18-19
• 2.2.2 調(diào)節(jié)閥的分類方式19
• 2.2.3 調(diào)節(jié)閥的流量特性19-20
• 2.3 IPC-PLC集散控制系統(tǒng)介紹20-21
• 2.3.1 工控機（IPC）的特點20
• 2.3.2 可編程控制器的發(fā)展趨勢20-21
• 2.4 啤酒生產(chǎn)中計算機控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)21-22
• 2.5 CJ1W-DA041模擬量輸出單元22-24
• 2.5.1 CJ1W-DA041配線端子排列23
• 2.5.2 控制量輸出規(guī)格23-24
• 2.6 發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)的方式介紹24-26
• 2.6.1 冷氣閥開度大小控制方式24
• 2.6.2 通過變頻器實現(xiàn)對酒精泵電機的控制24-26
• 2.7 本章小結(jié)26-27
• 第3章 預(yù)測控制算法的分析27-46
• 3.1 內(nèi)�？刂苹驹�27-30
• 3.1.1 內(nèi)模控制的基本結(jié)構(gòu)27
• 3.1.2 內(nèi)部模型27-29
• 3.1.3 內(nèi)�？刂破鞯幕咎匦�29-30
• 3.2 模型算法控制30-33
• 3.2.1 單步模型算法控制輸出預(yù)測31-32
• 3.2.2 參考軌跡32
• 3.2.3 最優(yōu)控制律計算32-33
• 3.3 動態(tài)矩陣控制算法33-37
• 3.3.1 預(yù)測模型34-35
• 3.3.2 滾動優(yōu)化35-36
• 3.3.3 反饋校正36-37
• 3.4 DMC控制器參數(shù)整定37-38
• 3.4.1 采樣周期和模型長度37
• 3.4.2 性能優(yōu)化指標(biāo)參數(shù)37-38
• 3.4.3 誤差校正參數(shù)38
• 3.5 DMC算法的主要優(yōu)點38-39
• 3.6 DMC算法仿真分析39-45
• 3.7 本章小結(jié)45-46
• 第4章 動態(tài)矩陣控制在發(fā)酵過程中的應(yīng)用46-52
• 4.1 啤酒生產(chǎn)工藝簡介46-49
• 4.1.1 啤酒生產(chǎn)工藝流程及設(shè)備46-48
• 4.1.2 溫度檢測部分48
• 4.1.3 手/自動切換電路的設(shè)計48-49
• 4.2 被控對象數(shù)學(xué)模型的建立49-50
• 4.3 本文算法的應(yīng)用50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-53
• 參考文獻53-56
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56-57
• 致謝57

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