發(fā)布時間：2017-09-20 04:44

  本文關(guān)鍵詞：鏈篦機(jī)溫度場控制研究

  更多相關(guān)文章： 鏈篦機(jī)溫度場 仿真模型 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前饋控制器

【摘要】：在球團(tuán)生產(chǎn)工藝中,鏈篦機(jī)-回轉(zhuǎn)窯的焙燒方法由于適用性強(qiáng)、原料造價低等優(yōu)點在我國受到了廣泛的應(yīng)用。鏈篦機(jī)是鏈篦機(jī)-回轉(zhuǎn)窯球團(tuán)焙燒工藝中的重要設(shè)備,其溫度場是影響球團(tuán)質(zhì)量的重要因素。目前關(guān)于鏈篦機(jī)溫度場的研究主要有溫度場的建模、溫度場的控制及工藝參數(shù)設(shè)計三個方面。在關(guān)于溫度場建模的研究中,大多數(shù)研究是在固定參數(shù)條件下完成的,不能很好的反映鏈篦機(jī)中溫度場變化的實際情況。另一方面,由于鏈篦機(jī)溫度場是一個受多變量影響,且存在滯后的被控對象,所以常規(guī)的控制策略往往不能實現(xiàn)很好的控制效果。針對上述問題,為了實現(xiàn)可變參數(shù)條件下鏈篦機(jī)溫度場的建模,以及對其溫度的控制,進(jìn)行了以下幾方面的研究:(1)根據(jù)熱力學(xué)第一定律,對鏈篦機(jī)球團(tuán)生產(chǎn)加工過程中的熱量交互進(jìn)行了機(jī)理分析,建立了相關(guān)的平衡方程。通過有限差分法,利用MATLAB實現(xiàn)了單個時刻下鏈篦機(jī)溫度場模型的求解,然后通過LabVIEW與MATLAB的混合編程實現(xiàn)了連續(xù)時間下鏈篦機(jī)溫度場模型的求解,建立了其動態(tài)仿真模型。仿真結(jié)果表明該模型的輸出符合實際情況,具有較高的準(zhǔn)確性。(2)對CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射過程進(jìn)行了描述,并通過仿真分析了量化等級精度對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的影響,以及其映射過程中存在的不足。然后針對其不足之處,提出了感知器及權(quán)值地址隸屬度的概念,對CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射過程以及權(quán)值學(xué)習(xí)過程進(jìn)行了改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不增加量化等級精度的前提下能有效地提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)精度。(3)針對鏈篦機(jī)溫度場的特性進(jìn)行了分析,即不同機(jī)速條件下進(jìn)氣溫度、進(jìn)球溫度及壓強(qiáng)對球團(tuán)溫度的影響。然后根據(jù)鏈篦機(jī)溫度場的特性設(shè)計了前饋控制器,控制器輸入為進(jìn)氣溫度、進(jìn)球溫度及機(jī)速,輸出為壓強(qiáng),并結(jié)合模糊算法與改進(jìn)后的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了前饋控制器的具體算法。仿真結(jié)果表明經(jīng)過離線建模后該控制器能很好的將球團(tuán)溫度控制在設(shè)定的范圍內(nèi),并且當(dāng)系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生改變后經(jīng)過在線學(xué)習(xí)能快速的使系統(tǒng)穩(wěn)定。
【關(guān)鍵詞】：鏈篦機(jī)溫度場 仿真模型 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前饋控制器
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD464;TP273
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1.緒論9-14
• 1.1 課題背景及意義9
• 1.2 鏈篦機(jī)溫度場研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用10-12
• 1.3.1 模糊控制應(yīng)用現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用現(xiàn)狀11-12
• 1.4 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀12
• 1.5 本論文主要工作12-14
• 2.鏈篦機(jī)工藝分析14-18
• 2.1 工藝流程簡介14-15
• 2.1.1 鏈篦機(jī)14-15
• 2.1.2 回轉(zhuǎn)窯15
• 2.1.3 環(huán)冷機(jī)15
• 2.2 物料流及分析15-16
• 2.3 熱氣流程16-17
• 2.3.1 主流程16-17
• 2.3.2 余熱流程17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 3.鏈篦機(jī)溫度場動態(tài)仿真模型18-34
• 3.1 被控對象的數(shù)學(xué)模型18-19
• 3.1.1 機(jī)理建模18
• 3.1.2 實驗建模18-19
• 3.2 鏈篦機(jī)溫度場機(jī)理分析19-23
• 3.2.1 球團(tuán)、熱氣溫度模型19-21
• 3.2.2 水分蒸發(fā)模型21
• 3.2.3 水分冷凝模型21-22
• 3.2.4 磁鐵礦氧化反應(yīng)模型22-23
• 3.3 鏈篦機(jī)溫度場動態(tài)仿真模型的建立23-30
• 3.3.1 有限差分法23-25
• 3.3.2 鏈篦機(jī)溫度場模型的求解25-27
• 3.3.3 鏈篦機(jī)溫度場動態(tài)仿真模型27-30
• 3.4 仿真案例30-32
• 3.4.1 正弦波熱氣進(jìn)氣溫度仿真30-31
• 3.4.2 正弦波進(jìn)球溫度仿真31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-34
• 4.基于隸屬度的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-52
• 4.1 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-40
• 4.1.1 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理34-36
• 4.1.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程36
• 4.1.3 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析36-40
• 4.2 基于隸屬度的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（M-CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）40-46
• 4.2.1 概念定義40-42
• 4.2.2 M-CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法描述42-43
• 4.2.3 M-CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增量式學(xué)習(xí)43-44
• 4.2.4 M-CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性證明44-46
• 4.3 仿真案例46-51
• 4.3.1 單輸入仿真案例46-50
• 4.3.2 雙輸入仿真案例50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 5.鏈篦機(jī)溫度控制器設(shè)計52-61
• 5.1 鏈篦機(jī)溫度控制器設(shè)計52-56
• 5.1.1 鏈篦機(jī)溫度場特性分析52-53
• 5.1.2 基于模糊算法的多M-CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋控制器53-56
• 5.2 控制器權(quán)值學(xué)習(xí)設(shè)計56-57
• 5.2.1 控制器權(quán)值的離線學(xué)習(xí)56-57
• 5.2.2 控制器權(quán)值的在線學(xué)習(xí)57
• 5.3 仿真案例57-60
• 5.3.1 正弦波進(jìn)氣、進(jìn)球溫度仿真57-59
• 5.3.2 魯棒性仿真59-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 6.結(jié)論與展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況66-67
• 致謝67-68
• 作者簡介68-69

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