我國(guó)人口基數(shù)大,同為糧食生產(chǎn)大國(guó)和糧食需求大國(guó)。眾多中小型農(nóng)戶們的存在使得糧食干燥過(guò)程控制技術(shù)和控制模型的自主研發(fā)實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用問(wèn)題成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn),迫切需要食糧干燥過(guò)程達(dá)到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和機(jī)械化的目的。在保障出機(jī)食量水份評(píng)均同等提高干后糧食的品質(zhì)的前提下,盡量削減食糧浪費(fèi)和勞動(dòng)力損耗,以此提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。然而糧食干燥的過(guò)程中存在時(shí)變、非線性和大滯后等問(wèn)題,使食糧干燥過(guò)程復(fù)雜度驟增,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)的難度加大,具有一定的開(kāi)發(fā)難度。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種算法來(lái)建立預(yù)測(cè)控制的模型不但復(fù)雜特性高而且數(shù)據(jù)的量時(shí)分龐大;通過(guò)微分方程、傳熱傳質(zhì)方程等方式來(lái)建立雖不需要眾多數(shù)據(jù)但復(fù)雜度依舊沒(méi)有降低。因此,這些年主流研究方向轉(zhuǎn)到利用模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與在線檢測(cè)等方式和策略來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制。模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩種本質(zhì)是專家系統(tǒng)的控制模式基本上都是利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行的。然則其特色在于插入了人類的經(jīng)驗(yàn)體味和學(xué)問(wèn)知識(shí)來(lái)進(jìn)行專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建,消耗了大量的存儲(chǔ)空間。所以,本文主要研究問(wèn)題的關(guān)鍵在于選取正確的預(yù)測(cè)方法與更為恰當(dāng)?shù)氖臣Z干燥進(jìn)程中的解決方法。本文提出了一種加入模糊免疫PID控制方法的基于信息融合的溫度預(yù)... 

【文章來(lái)源】：中南林業(yè)科技大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 糧食干燥進(jìn)程中自動(dòng)控制的發(fā)展情況
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 模糊控制的研究現(xiàn)狀
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 基于信息融合的溫度預(yù)測(cè)模型的建立
    2.1 工藝原理及算法結(jié)構(gòu)
        2.1.1 工藝原理
        2.1.2 算法結(jié)構(gòu)
    2.2 基于SVM的溫度預(yù)測(cè)模型
        2.2.1 支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)
        2.2.2 SVM基本思想
        2.2.3 支持向量機(jī)核函數(shù)
        2.2.4 支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法
        2.2.5 基于SVM的溫度預(yù)測(cè)模型
    2.3 灰色溫度預(yù)測(cè)模型
        2.3.1 灰色系統(tǒng)理論的基本概念
        2.3.2 灰色系統(tǒng)的主要內(nèi)容
        2.3.3 灰色預(yù)測(cè)控制
        2.3.4 灰色溫度預(yù)測(cè)模型
    2.4 基于信息熵的溫度預(yù)測(cè)模型
    2.5 本章小結(jié)
3 糧食干燥過(guò)程模糊免疫PID算法控制器設(shè)計(jì)
    3.1 免疫反饋算法機(jī)理
    3.2 模糊免疫PID控制器的設(shè)計(jì)
    3.3 免疫反饋規(guī)律的模糊自調(diào)整
    3.4 模糊免疫自適應(yīng)PID控制器積分和微分參數(shù)的模糊自調(diào)整
    3.5 本章小結(jié)
4 基于信息融合的糧食干燥集成控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.1 基于信息融合含水率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練和測(cè)試
        4.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練
        4.1.2 網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試
        4.1.3 結(jié)果比較
    4.2 糧食干燥過(guò)程模糊免疫PID實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        4.2.2 控制系統(tǒng)仿真驗(yàn)證和結(jié)果分析
        4.2.3 控制系統(tǒng)應(yīng)用結(jié)果分析
    4.3 應(yīng)用及結(jié)論
    4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)LMD和SVM的電傳系統(tǒng)傳感器故障診斷[J]. 吳學(xué)釗,王小平,林秦穎,王發(fā)威.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2013(06)
[2]基于卡爾曼濾波的糧食干燥溫濕度控制方法[J]. 姜永成,張成龍,牛津橋,王俊發(fā),胡小平,孫忠偉,謝風(fēng)偉,韓慶林.  農(nóng)機(jī)化研究. 2013(02)
[3]新型混流式糧食干燥機(jī)的應(yīng)用[J]. 師建芳,劉清,謝奇珍,趙玉強(qiáng),邵廣,趙威.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2011(S2)
[4]灰色預(yù)測(cè)GM（1,1）模型的改進(jìn)及應(yīng)用[J]. 楊華龍,劉金霞,鄭斌.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2011(23)
[5]基于多最小二乘支持向量機(jī)的草酸鈷粒度軟測(cè)量[J]. 張淑寧,王福利,何大闊,賈潤(rùn)達(dá).  儀器儀表學(xué)報(bào). 2010(09)
[6]糧食干燥過(guò)程控制現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 韓峰,吳文福,朱航.  中國(guó)糧油學(xué)報(bào). 2009(05)
[7]模糊預(yù)測(cè)控制在時(shí)滯系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 王俊,雷勇,戢方.  自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用. 2007(03)
[8]循環(huán)式糧食干燥機(jī)的智能控制系統(tǒng)[J]. 蔣平,朱傳祥,呂德志,高成沖.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2006(11)
[9]糧食干燥過(guò)程控制的研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向[J]. 李國(guó)昉,毛志懷.  糧食與飼料工業(yè). 2006(04)
[10]加快發(fā)展糧食烘干機(jī)械 切實(shí)提高糧食品質(zhì)[J]. 樊家志.  江蘇農(nóng)機(jī)化. 2006(02)



本文編號(hào)：3450614