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《河北科技大学》 2019年
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基于模糊神经网络控制的窑炉温控系统设计

和朋飞  
【摘要】:石灰和石灰石大量用做建筑材料,也是许多工业的重要原料。在现代工业中,石灰除了大量用于建筑外,更是化工行业必备的材料,尤其是当代的化工生产,不仅仅对石灰产量需求量高,同时对石灰活性质量等要求更高,如何生产出更多更高质的石灰是现在石灰窑生产所需要面对的问题。同时对于制药行业,现在更高的要求是更低的石灰生过烧,已经有厂家明确要求石灰的生过烧必须低于3%,传统的石灰生产对温度的控制根本达到不了要求,更不能保证石灰最终质量。有这个问题摆在前面,当今石灰成产更需要对自身的温控进行更优质的提升。石灰窑炉是一个非线性、强耦合、多变量以及多干扰的复杂控制系统,其主要包含三个控制方向:调整助燃风量保证窑膛内压力,保证系统的安全运行;保证助燃风系数保持在最佳范围内,己达到较高的燃烧效率,保证系统控制过程的经济性;保证窑炉温度输出在正常范围内。而这些要求利用传统的控制方法已不能满足,结合当代先进的控制方法,模糊神经网络结合了模糊控制及BP神经网络的优点,模糊系统不仅不需要对控制系统建立较为精确的数学模型,而利用BP神经网络可以将实际输出与期望输出之间的误差反向传播,以此来修正系统的隶属度函数及权值,以更短的时间使系统输出达到稳定。在本文中,首先介绍了系统工艺运行特性以及窑炉温度控制的难点,分析当前窑炉控制的现状以及面临的问题,进而提出本设计方案;其次对系统的多输入多输出结构进行分析解耦,得到煤粉量单独控制炉膛温度的控制通道,进而主要对其进行下一步分析控制;然后通过模糊控制理论构建系统的模糊PID控制方式,实现系统的模糊控制器设计;之后利用BP神经网络的反向传播算法对模糊PID控制的比例、积分、微分控制参数进行整定,将神经网络与模糊控制结合起来;最后对设计系统进行仿真分析并且利用通讯方式用整定数据进行实际窑炉运行状况分析,验证设计的有效合理性。本文介绍了模糊系统与BP神经网络的特点,以及两种控制方法的结合点及特点。将其运用到窑炉温度控制系统当中,用模糊神经网络控制方法对系统的PID参数进行整定,利用MATLAB对模糊神经网络控制下的系统进行仿真,与传统的PID控制方法相对比,最后将整定参数运用到实际的窑炉运行之中,通过PLC控制完成设备的运行与数据采集。根据运行效果在多种角度分析该种控制方法下系统控制的优越性。
【学位授予单位】:河北科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP273;TQ054

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