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基于神经元网络的电阻炉解耦控制系统

作　者: 陈倩倩
导　师: 王金城
学　校: 大连理工大学
专　业: 系统工程
关键词: 电阻炉温度控制强耦合神经元网络组态王
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在工业生产中,电阻炉是应用最广泛的加热设备。随着生产过程越来越复杂,控制的变量越来越多,所处理的问题不再是单变量问题,而是多变量问题,变量之间往往互相影响,必须对其进行解耦控制。电阻炉是一种非线性、纯滞后、大惯性、强耦合的控制对象,只有消除系统之间的耦合,才能更好的对电阻炉进行控制。本文首先介绍了解耦控制系统的发展状况以及存在的问题,并对传统解耦方法作了重点介绍,然后利用传统解耦方法中的前馈解耦算法进行了Matlab仿真,此方法的缺陷是控制过程对控制对象的数学模型依赖性较大。其次,本文利用继电反馈的PID参数整定方法求出P、I、D参数,然后进行增量式PID解耦,随后提出了不依赖于控制对象数学模型的神经元网络解耦算法,最后将这两种解耦方法进行比较。此外,根据系统的工艺要求,本文通过组态王平台设计了一套电阻炉解耦控制系统,该系统具有监控数据、检测报警、显示实时曲线等功能。调试结果表明神经元网络解耦比增量式PID解耦具有超调量小,抗干扰能力强,响应速度快,操作简单的特点,很好地实现了电阻炉两个通道之间的解耦,此算法具有一定的理论意义和应用价值。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题研究的目的和意义  8
  1.2 解耦控制系统的发展状况  8-11
  1.3 课题的主要研究内容  11-12
2 传统解耦控制器  12-20
  2.1 传统解耦控制方案  12-15
    2.1.1 前馈补偿解耦  12-13
    2.1.2 反馈补偿解耦  13-14
    2.1.3 对角阵解耦  14-15
    2.1.4 单位矩阵解耦  15
  2.2 前馈补偿解耦网络的设计与仿真  15-19
  2.3 本章小结  19-20
3 神经元网络解耦控制算法  20-26
  3.1 PID多变量解耦控制原理  20-21
    3.1.1 基于继电反馈的PID参数整定  20-21
  3.2 神经元多变量解耦控制原理  21-26
    3.2.1 神经元网络的基本结构  21
    3.2.2 神经元的基本结构  21-22
    3.2.3 单神经元自适应PID控制  22-26
4 系统硬件设计  26-34
  4.1 硬件结构  26-27
    4.1.1 电阻炉结构  26-27
    4.1.2 硬件控制柜结构  27
  4.2 硬件组成  27-34
    4.2.1 温度传感器  27-30
    4.2.2 PEC5000模块  30-31
    4.2.3 固态继电器  31-34
5 系统的软件设计  34-48
  5.1 组态软件简介  34-35
  5.2 基于组态王的软件设计  35-48
    5.2.1 登陆界面  36-38
    5.2.2 用户管理和配置界面  38-39
    5.2.3 主控画面  39-41
    5.2.4 历史曲线  41-43
    5.2.5 报表系统  43-45
    5.2.6 报警和事件  45-46
    5.2.7 参数设置画面  46-47
    5.2.8 帮助画面  47-48
6 系统的仿真与调试  48-54
  6.1 硬件与软件的通信  48-50
  6.2 系统的调试方法  50-51
  6.3 系统的实际调试  51-54
结论  54-55
参考文献  55-57
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  57-58
致谢  58-59

基于神经元网络的电阻炉解耦控制系统

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