首页 > 88必威

煤气混合过程的智能解耦控制算法及其应用研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:10:53
热度:

煤气混合过程的智能解耦控制算法及其应用研究【摘要】:在钢铁企业中,一些设备如高炉、焦炉和转炉都会生成副产品——煤气。煤气混合过程即为回收利用这些副产煤气,不仅节约能源,而且降低了环

【摘要】: 在钢铁企业中,一些设备如高炉、焦炉和转炉都会生成副产品——煤气。煤气混合过程即为回收利用这些副产煤气,不仅节约能源,而且降低了环境污染,是钢铁生产的重要环节。混合煤气热值和压力稳定与否,影响到煤气质量、设备寿命、生产环境以及钢铁生产的质量和产量。因此研究煤气混合过程控制对钢铁工业生产有着重要的意义。 煤气混合过程是一个高度复杂的工业过程,具有多变量强耦合、非线性、不确定性、时变、难以建立数学模型等控制难点。本文在充分分析煤气混合过程的特点和控制难点的基础上,提出一种智能集成解耦控制算法,通过融合模糊控制算法、专家控制算法、智能解耦算法先进技术进行设计,逐层实现解耦。 首先,针对煤气混合过程单变量的变化特性,选择“粗调”或“精调”模糊控制器,并利用专家控制算法对特殊工况条件下的模糊控制输出作适当调整;同时采用前馈专家控制算法,对大扰动进行补偿。然后,采用模糊解耦控制算法实现煤气混合过程的多变量之间的解耦。本文在总结操作人员的经验,分析煤气混合过程特性和蝶阀属性的基础上,采用基于专家规则的模糊解耦控制算法,克服回路间的相互干扰,近似地将多变量过程分解为独立的单输入单输出过程。最后,设计了蝶阀控制器。通过分析蝶阀属性,推导蝶阀并联、串联的相对增益矩阵,给煤气热值压力解耦控制规则的设计、高阀增量与焦阀增量在两道阀门上的分配提供了理论依据;另外,根据蝶阀的流量特性曲线设计了蝶阀专家控制器,提高了控制品质。 控制算法在某钢铁公司的两类煤气混合过程中得到了实际应用。运行结果表明,算法具有简便、易行、可靠、易扩充及抗干扰能力强等优点,在控制对象的数学模型难以确定的情况下,实现了焦炉、高炉混和煤气热值与压力,以及多座焦炉集气管压力的稳定,创造了显著的经济效益和社会效益,同时大大减轻了工人的劳动强度,为煤气混合过程的解耦控制提供了一种有效的途径。 【关键词】:煤气混合过程 解耦控制 模糊控制 专家控制 前馈补偿控制
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP13
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 研究背景及意义8-10
  • 1.2 国内外研究现状10-12
  • 1.3 研究目标与研究内容12-13
  • 1.4 论文构成13-14
  • 第二章 煤气混合过程的智能解耦控制结构14-24
  • 2.1 煤气混合过程描述14-19
  • 2.1.1 高炉、焦炉煤气混合加压过程14-17
  • 2.1.2 多座焦炉煤气集气过程17-19
  • 2.2 控制对象分析19-21
  • 2.2.1 煤气混合过程控制的问题与难点19-20
  • 2.2.2 煤气混合过程控制要求20-21
  • 2.3 智能解耦控制结构21-22
  • 2.4 智能解耦控制基本思想22-23
  • 2.5 小结23-24
  • 第三章 智能集成解耦控制算法设计24-45
  • 3.1 控制算法总体设计24-25
  • 3.2 单回路控制算法25-33
  • 3.2.1 模糊控制算法26-30
  • 3.2.2 专家控制算法30-31
  • 3.2.3 前馈补偿控制算法31-33
  • 3.3 模糊解耦控制算法33-37
  • 3.3.1 模糊解耦理论33-34
  • 3.3.2 解耦模糊控制算法的设计34-37
  • 3.4 蝶阀控制器的设计37-43
  • 3.4.1 蝶阀并联的相对增益矩阵38-40
  • 3.4.2 蝶阀串联的相对增益矩阵40-42
  • 3.4.3 蝶阀专家控制42-43
  • 3.5 小结43-45
  • 第四章 算法实现与工业应用45-59
  • 4.1 高炉、焦炉煤气混合加压过程的智能解耦控制45-52
  • 4.1.1 系统整体框架45-47
  • 4.1.2 控制软件结构47-48
  • 4.1.3 控制算法实现48-50
  • 4.1.4 控制效果及分析50-52
  • 4.2 多座焦炉集气管压力的智能解耦控制52-58
  • 4.2.1 系统整体框架52-53
  • 4.2.2 控制软件结构53-55
  • 4.2.3 控制算法实现55
  • 4.2.4 运行结果与分析55-58
  • 4.3 小结58-59
  • 第五章 结论与展望59-61
  • 5.1 结论59-60
  • 5.2 展望60-61
  • 参考文献61-65
  • 致谢65-66
  • 攻读学位期间主要的研究成果66


您可以在本站搜索以下学术论文文献来了解更多相关内容

内模控制研究进展    戴文战;丁良;杨爱萍;

基于RBF神经网络的烟叶烤房PID解耦控制    张峻颖;刘东红;

腈纶聚合过程连续搅拌反应釜解耦控制    于占东;王显峰;

模糊自调整PID的精馏塔参考模型解耦控制研究    潘海鹏;杨兆海;任佳;

基于PID神经网络的滑翔增程制导炮弹解耦控制系统设计    孙东阳;易文俊;

兆瓦级风电叶片静力加载控制系统设计及试验    张磊安;乌建中;陈州全;王伟达;

基于PI参数优化的风电系统变流器的研究    党存禄;张磊;宫有民;周明星;

动基座光电跟踪装置的满意PID解耦控制    陈益;薄煜明;邹卫军;陈清华;

基于内模控制的三电平有源电力滤波器研究    张课;李晓迅;孔令军;刘绕龙;

基于DSP的三相光伏并网逆变器控制系统设计与实现    石昆;章坚民;李阳春;王娜;

基于遗传算法的神经网络解耦控制方法研究    邢宗义;

连铸喷淋给水系统的流量解耦设计    刘星;方康玲;

用逆系统方法求解耦控制的新方法    杜继宏;陆燕;冯元琨;李春文;

一种多变量自校正解耦控制器    张华春;侯夔龙;

木材干燥过程系统的解藕设计    翟振铎;袁旭梅;张雨文;刘红波;

一种先进解耦方法的研究    邵林;魏俊超;

基于三相电压型逆变器STATCOM的研究    李树卿;李世作;史建立;张志斌;

中储式制粉系统解耦控制系统    谢克明;李国勇;

交流电动机的解耦控制模型    凌呼君;

三相电压源逆变器中d,q电流分量的解耦控制    杨霞;李新叶;吴红波;郭庆鼎;

清华大学推出新型风力发电技术    苑国峰

无轴承电机研究和应用前景    江苏大学 朱熀秋 瑞士苏黎世联邦工学院 J.Hugel

清华大学研发出双馈变速恒频风力发电技术    

边信黔:给蔚蓝色的梦想定位    本报记者 朱伟光 通讯员 王春晖

姜杰:稳定控制送“嫦娥”精确入轨    本报记者 陈瑜

铝合金脉冲MIG焊过程多信息分析及解耦控制    黄健康

基于LonWorks技术的变风量空调多变量解耦控制的研究    王军

模糊控制、神经网络和变结构控制的交叉结合及其应用研究    邱焕耀

不确定性系统的解耦控制与稳定裕度分析    李帆

无刷双馈风力发电系统及其控制研究    杨俊华

多自由度液压伺服系统的控制策略研究    杨勇

无轴承电机通用磁悬浮模型及解耦控制系统研究    卜文绍

气动隔振器及八作动器隔振平台控制问题研究    王晓雷

1420冷连轧机板形板厚控制数理建模与仿真    任新意

电压型变换器抛物线法电流控制技术研究    王广柱

解耦技术在工业窑炉控制系统中的应用研究    闵娟

广义PID神经网络在单元机组协调控制系统中的应用    薛昊洋

多变量广义预测控制算法的研究    程云娃

神经网络控制技术在现代电站中的应用    张坚

火电厂全程给水控制优化研究    黎国强

煤气混合加压过程智能解耦控制方法的研究与应用    陈炜

基于预测控制技术的变风量控制研究    曹亮

基于DSP的磁悬浮轴承控制系统的研究    缪敏娜

半导体激光器的解耦控制理论及方法研究    谢海鹤

基于神经网络的解耦控制研究    张建宇

Baidu
map