煙草真空回潮P(pán)LC控制系統(tǒng)中信號(hào)采集與控制模型研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-29 00:09
真空回潮是煙廠進(jìn)行卷煙生產(chǎn)的關(guān)鍵工序,真空回潮工藝能增加煙葉水分、溫度,去除青雜氣,改善煙葉品質(zhì)。目前,國(guó)內(nèi)煙廠的真空回潮大都依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行控制,沒(méi)有進(jìn)行基于熱力學(xué)模型的精準(zhǔn)控制,導(dǎo)致傳統(tǒng)真空回潮機(jī)存在回透不充分、水分吸收不理想、蒸汽損耗大的問(wèn)題,這不利于后續(xù)工序進(jìn)行,同時(shí)也影響了卷煙的生產(chǎn)質(zhì)量。提高真空回潮機(jī)煙包回潮效率、減少蒸汽損耗,一直是煙草生產(chǎn)廠商關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。為此本文提出了真空回潮熱工參數(shù)模型去控制真空回潮過(guò)程。本文設(shè)計(jì)了真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)系統(tǒng),對(duì)實(shí)驗(yàn)機(jī)總體結(jié)構(gòu)、回潮機(jī)箱體、真空回潮核心部件控制柜進(jìn)行了詳細(xì)敘述。信號(hào)的采集與處理是實(shí)驗(yàn)機(jī)控制的基礎(chǔ),根據(jù)傳感器時(shí)間常數(shù),信號(hào)數(shù)字工程應(yīng)用的采樣頻率以及蒸汽信號(hào)周期確定系統(tǒng)信號(hào)采集頻率和控制系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作周期。由于本文提出的基于模型的精準(zhǔn)控制對(duì)信號(hào)精度提出更高要求,所以本文進(jìn)一步研究了對(duì)溫度、壓力、流量?jī)x表傳送數(shù)據(jù)的處理,具體包括精度矯正和濾波處理。此外,分析相關(guān)熱力學(xué)關(guān)系模型,根據(jù)水和過(guò)熱蒸汽吸熱、放熱關(guān)系,分別用增強(qiáng)引力搜索算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RGSA-RBFNN)和最小二乘法建立回潮機(jī)內(nèi)外熱平衡模型用以定量控制真空回潮過(guò)程...
【文章頁(yè)數(shù)】:50 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究目的和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 真空回潮機(jī)
1.2.2 真空回潮P(pán)LC控制研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)控制系統(tǒng)
2.1 PLC控制系統(tǒng)
2.2 模型控制真空回潮
2.2.1 傳統(tǒng)真空回潮控制
2.2.2 模型控制真空回潮
2.3 實(shí)驗(yàn)機(jī)結(jié)構(gòu)
2.3.1 實(shí)驗(yàn)機(jī)箱體結(jié)構(gòu)
2.3.2 實(shí)驗(yàn)機(jī)控制柜
2.4 實(shí)驗(yàn)機(jī)信號(hào)采集相關(guān)器件
2.4.1 蒸汽流量表
2.4.2 溫度傳感器
2.4.3 壓力傳感器
2.4.4 實(shí)驗(yàn)機(jī)可控閥門(mén)
2.5 本章小結(jié)
第3章 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)信號(hào)采集與處理
3.1 真空回潮控制系統(tǒng)信號(hào)采集
3.1.1 傳感器時(shí)間常數(shù)
3.1.2 模塊通道端子的信號(hào)分配
3.1.3 變送器與輸入輸出模塊連接
3.1.4 模擬信號(hào)的ADC數(shù)字量轉(zhuǎn)換
3.1.5 實(shí)驗(yàn)機(jī)信號(hào)采集周期分析
3.1.6 信號(hào)采集PLC設(shè)置
3.2 信號(hào)濾波處理
3.2.1 濾波器選擇
3.2.2 巴特沃斯濾波器
3.2.3 巴特沃斯濾波器設(shè)計(jì)
3.2.4 濾波器MATLAB仿真
3.2.5 濾波器應(yīng)用效果
3.3 儀表精度修正
3.3.1 蒸汽流量計(jì)流量修正
3.3.2 變送器精度矯正
3.4 本章小結(jié)
第4章 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)控制模型
4.1 熱力學(xué)參數(shù)關(guān)系模型
4.2 系統(tǒng)熱平衡控制模型
4.3 基于RGSA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立熱力學(xué)參數(shù)模型
4.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3.2 引力搜索算法
4.3.3 增強(qiáng)引力搜索算法(RGSA)
4.3.4 基于增強(qiáng)引力搜索算法的RBFNN(RGSA-RBFNN)
4.3.5 模型仿真分析
4.4 最小二乘法建立熱力學(xué)參數(shù)模型
4.4.1 最小二乘法
4.4.2 基于最小二乘法的模型擬合
4.4.3 擬合模型編程
4.5 本章小結(jié)
第5章 煙草真空回潮實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
5.1 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)
5.2 系統(tǒng)上位控制界面
5.3 煙包真空回潮實(shí)驗(yàn)分析
5.3.1 煙廠空箱與裝煙回潮過(guò)程分析
5.3.2 實(shí)驗(yàn)機(jī)裝煙回潮過(guò)程
5.3.3 實(shí)驗(yàn)機(jī)煙包回潮效果分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
6.1 總結(jié)
6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號(hào):3804762
【文章頁(yè)數(shù)】:50 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究目的和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 真空回潮機(jī)
1.2.2 真空回潮P(pán)LC控制研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)控制系統(tǒng)
2.1 PLC控制系統(tǒng)
2.2 模型控制真空回潮
2.2.1 傳統(tǒng)真空回潮控制
2.2.2 模型控制真空回潮
2.3 實(shí)驗(yàn)機(jī)結(jié)構(gòu)
2.3.1 實(shí)驗(yàn)機(jī)箱體結(jié)構(gòu)
2.3.2 實(shí)驗(yàn)機(jī)控制柜
2.4 實(shí)驗(yàn)機(jī)信號(hào)采集相關(guān)器件
2.4.1 蒸汽流量表
2.4.2 溫度傳感器
2.4.3 壓力傳感器
2.4.4 實(shí)驗(yàn)機(jī)可控閥門(mén)
2.5 本章小結(jié)
第3章 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)信號(hào)采集與處理
3.1 真空回潮控制系統(tǒng)信號(hào)采集
3.1.1 傳感器時(shí)間常數(shù)
3.1.2 模塊通道端子的信號(hào)分配
3.1.3 變送器與輸入輸出模塊連接
3.1.4 模擬信號(hào)的ADC數(shù)字量轉(zhuǎn)換
3.1.5 實(shí)驗(yàn)機(jī)信號(hào)采集周期分析
3.1.6 信號(hào)采集PLC設(shè)置
3.2 信號(hào)濾波處理
3.2.1 濾波器選擇
3.2.2 巴特沃斯濾波器
3.2.3 巴特沃斯濾波器設(shè)計(jì)
3.2.4 濾波器MATLAB仿真
3.2.5 濾波器應(yīng)用效果
3.3 儀表精度修正
3.3.1 蒸汽流量計(jì)流量修正
3.3.2 變送器精度矯正
3.4 本章小結(jié)
第4章 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)控制模型
4.1 熱力學(xué)參數(shù)關(guān)系模型
4.2 系統(tǒng)熱平衡控制模型
4.3 基于RGSA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立熱力學(xué)參數(shù)模型
4.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.3.2 引力搜索算法
4.3.3 增強(qiáng)引力搜索算法(RGSA)
4.3.4 基于增強(qiáng)引力搜索算法的RBFNN(RGSA-RBFNN)
4.3.5 模型仿真分析
4.4 最小二乘法建立熱力學(xué)參數(shù)模型
4.4.1 最小二乘法
4.4.2 基于最小二乘法的模型擬合
4.4.3 擬合模型編程
4.5 本章小結(jié)
第5章 煙草真空回潮實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
5.1 真空回潮實(shí)驗(yàn)機(jī)
5.2 系統(tǒng)上位控制界面
5.3 煙包真空回潮實(shí)驗(yàn)分析
5.3.1 煙廠空箱與裝煙回潮過(guò)程分析
5.3.2 實(shí)驗(yàn)機(jī)裝煙回潮過(guò)程
5.3.3 實(shí)驗(yàn)機(jī)煙包回潮效果分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
6.1 總結(jié)
6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
本文編號(hào):3804762
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