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《太原理工大学》 2007年
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基于小波神经网络预测控制的加热炉炉温控制策略的研究

代正梅  
【摘要】: 预测控制是20世纪70年代后期直接从工业过程控制中发展起来的一类新型计算机控制算法。由于它采用多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略,因而其控制效果好,比较适用于那些不易建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程,所以受到国内外工程界和控制界的重视,并且已经在石油、化工、电力、冶金、机械等工业部门的控制系统中取得了成功的应用,是一类很有发展前途的新型计算机控制算法。 钢坯加热炉是热轧钢工业中用于钢坯轧前加热的重要设备,也是轧线上的耗能大户,因此研究加热炉的优化控制技术意义重大。加热炉生产的目标是“优质、高产、低消耗”,既要获得满足轧制所要求的钢坯目标出炉温度,又要实现钢坯表面氧化烧损最少,加热能耗最小。由于加热炉具有非线性、不确定性、强耦合等特点,是一个复杂的非线性系统,因此加热炉的优化控制是一个复杂的控制与优化问题,采用常规控制技术难以取得良好的优化控制效果。 针对钢坯加热炉系统非线性、大惯性、大滞后的问题,本文在大量查阅相关参考文献的基础上,结合钢坯加热炉的生产实际,提出采用基于小波神经网络的预测控制策略对加热炉炉温进行控制。 本文主要做了以下工作: (1)从钢坯加热炉生产实际和现代工业复杂化的实际出发,阐述了加热炉优化控制的应用现状与研究现状,并指出了目前加热炉优化控制中存在的问题。 (2)研究了预测控制理论,首先综述了预测控制的研究现状及发展趋势,然后阐述了预测控制的基本思想,最后研究了神经网络预测控制,包括其预测模型及其控制算法的实现。 (3)研究了基于小波神经网络的非线性系统建模与预测,并以加热炉的实际数据进行MATLAB仿真,用小波神经网络实现加热炉炉温的预报,在建模的过程中综合考虑了加热炉的生产实际,研究了神经网络建模中的关键技术。 (4)针对加热炉这一复杂非线性系统,本文提出采用基于小波神经网络的预测控制的方法对钢坯加热炉炉温进行控制。首先采用小波神经网络建立炉温的预测模型以预测炉温的未来输出值,并采用反馈校正,以克服系统中由于其他不确定性扰动造成的模型预测误差,得到较为精确的炉温预测值。在此基础上,根据定义的二次性能指标对控制变量进行滚动优化,得到系统未来的控制序列。MATLAB仿真结果表明,这种控制方案是可行的,为在其实际生产中的应用奠定了基础。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183;TP273

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 万汉伟;龙伟;庞彪;蔡永陵;程磊;;神经网络预测控制在分段台车式电阻炉温度控制中的应用[J];金属热处理;2010年08期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 郑振华;输电线路覆冰厚度智能识别软件开发[D];太原理工大学;2011年
2 黄润;基于神经网络预测控制的分段台车式电阻炉控制系统[D];南昌大学;2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈军;步进式加热炉燃烧过程智能控制策略及其应用[D];中南大学;2004年
2 李睿;神经网络在非线性预测控制中的应用研究[D];西安理工大学;2005年
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10 张正刚;基于小波神经网络的故障诊断方法研究[D];大庆石油学院;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 刘兴远,郭伟,林文修,杜文龙,易珂;重庆地区混凝土构件碳化规律的神经网络描述[J];四川建筑科学研究;2004年04期
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5 翁兴中;蔡良才;;基于神经网络理论的机场沥青道面状况评定[J];四川建筑科学研究;2010年01期
6 王全凤;郑浩;;基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型[J];四川建筑科学研究;2010年05期
7 宋宝宇;杨春雨;杨东晓;费静;王奎越;;烧结机尾断面图像在线处理与分析方法研究[J];鞍钢技术;2011年03期
8 蒋中;一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年02期
9 钟小芳,蒋中;基于Laguerre 函数近似模型的多变量系统增量型预测控制的算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2001年02期
10 钟小芳,蒋中;一种增量型多步预测、多步控制的单变量预测控制算法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2000年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李娜;高广勇;何宏启;曹阳;;基于神经网络模型的室内空气品质评价方法研究[A];2011中国环境科学学会学术年会论文集(第四卷)[C];2011年
2 孙鹤旭;梁涛;雷兆明;;基于状态空间模型的多时域预测控制系统的闭环特性[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 李德伟;席裕庚;;有界扰动系统基于集结的鲁棒预测控制器设计[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 杨建华;刘文琦;卢伟;;注汽锅炉蒸汽干度的模糊预测控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 刘剑锋;桂卫华;黄志武;;基于满意度的T-S模糊建模方法及应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 李刚;王庆林;黄彪;;随机扰动下的动态矩阵控制系统性能监控、调节与诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 张颖;巢志骏;席裕庚;;预测调度算法在单机问题中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 吴义虎;宋丹丹;侯志祥;袁翔;;车辆横摆角速度的广义预测控制研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 莫晓明;;基于多模型综合的DMC控制及其应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 王孝红;吴姝芹;申涛;范勇;;灰色预测控制及在篦冷机系统中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
3 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
4 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
5 罗石;线控转向系统主动安全预测控制策略的研究[D];江苏大学;2010年
6 陈文正;保险公司债券投资研究[D];南开大学;2010年
7 包健;有限精度权值神经网络优化的研究与应用[D];华东理工大学;2011年
8 郑皎;生活垃圾流化床气化特性的实验研究与模型预测[D];浙江大学;2009年
9 栗伟;催化裂化过程建模与应用研究[D];浙江大学;2010年
10 周猛飞;延迟焦化工业过程先进控制与性能评估[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 盖卫勇;基于小波神经网络的高速铣削刀具磨损状态识别研究[D];河南理工大学;2010年
2 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
3 黄磊;模糊控制技术在热风炉温控系统中的应用研究[D];长春理工大学;2010年
4 李娜;基于神经网络的非线性系统H_∞控制[D];广西师范学院;2010年
5 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
6 陶俊剑;基因表达式编程在神经网络中的应用研究[D];广西师范学院;2010年
7 徐玉颖;气垫式流浆箱智能解耦控制系统[D];浙江理工大学;2010年
8 刘健洪;基于ARM和CAN总线的染色机温度控制系统研究[D];浙江理工大学;2010年
9 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
10 吴夏来;广义预测控制简化算法研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 魏晋雁;茹锋;;采用GRNN模型进行交通量预测及实现研究[J];长沙交通学院学报;2006年02期
2 李政敏;庾振平;胡琰锋;;输电线路覆冰的危害及防护[J];电瓷避雷器;2006年02期
3 俞卫树;姜长生;;基于Elman神经网络的空战威胁排序研究[J];电光与控制;2008年08期
4 胡红春;冰害、冰闪和舞动的防治措施[J];电力建设;2005年09期
5 黄新波;孙钦东;程荣贵;张冠军;刘家兵;;导线覆冰的力学分析与覆冰在线监测系统[J];电力系统自动化;2007年14期
6 姚李孝;刘学琴;伍利;薛美娟;;基于广义回归神经网络的电力系统中长期负荷预测[J];电力自动化设备;2007年08期
7 林小峰,廖志伟,黎毛欣;模糊推理在电阻炉温度控制中的应用[J];电子技术应用;1999年03期
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10 孙洪波,秦翼鸿,徐国禹,罗春雷;用于短期电力负荷预报的人工神经网络方法[J];重庆大学学报(自然科学版);1995年04期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 李少远;王群仙;曹保定;孟昭忠;;基于神经网络的预测控制模型研究[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
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1 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
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1 王建伟;基于小波分析和神经网络的股价预测方法研究[D];北京工业大学;2004年
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3 段向军;基于神经网络的预测控制方法研究[D];大庆石油学院;2005年
4 祝琴;大型台车式电阻炉温度自适应控制系统[D];南昌大学;2006年
5 王韬;预测控制在焦炉温度控制中的研究[D];东北大学;2006年
6 任丽娜;基于Elman神经网络的中期电力负荷预测模型研究[D];兰州理工大学;2007年
7 刘春芬;基于GA的SVM网络威胁频率预测方法[D];国防科学技术大学;2006年
8 郭凯明;大型台车式电阻炉预测模糊温度控制系统[D];南昌大学;2007年
9 马利华;基于粗集—小波神经网络的建筑工程成本预测方法研究[D];河北工程大学;2007年
10 李涛;基于SVM和PSO的非线性模型预测控制及应用研究[D];上海交通大学;2008年
【二级引证文献】
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1 闫群民;;大型电阻炉炉温智能控制系统设计[J];热加工工艺;2012年12期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 徐艳阳;烧结烟气脱硫过程塔顶温度智能控制策略及工业应用[D];中南大学;2011年
2 段育丰;电力系统负荷特性指标和负荷预测的研究及软件开发[D];太原理工大学;2012年
3 李奇茂;输电线覆冰负荷预测模型的数据驱动方法研究[D];云南大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 王根平,张玉润,周春晖;预测控制在PID调节器设计中的应用[J];兵工自动化;1996年02期
3 石中锁,孙一康,舒迪前;基于神经网络的动态矩阵控制[J];北京科技大学学报;1995年05期
4 王美玲,张长江,付梦印,肖?;一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真[J];北京理工大学学报;2002年03期
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10 谢克明,李国勇;广义预测控制技术的现状及展望[J];电力学报;1994年02期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 邹健;智能预测控制及其应用研究[D];浙江大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 李林欢;预测PID控制理论与应用若干问题研究[D];浙江大学;2003年
2 刘莹;基于神经网络的非线性系统多步预测控制[D];河北工业大学;2004年
3 李湘君;智能预测控制算法及其应用研究[D];南京工业大学;2004年
【相似文献】
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1 刘伟,熊建辉,潘忠孝,张懋森,李金屏;小波神经网络在红外光谱数据压缩中的应用[J];科学通报;1997年08期
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3 余勇;万德钧;程启明;;电力设备基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究[J];盐城工学院学报(自然科学版);2000年02期
4 陈哲,冯天瑾,陈刚;一种基于BP算法学习的小波神经网络[J];青岛海洋大学学报(自然科学版);2001年01期
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7 牟海维;马娜;付光杰;刘祥楼;;基于小波神经网络的电力谐波检测方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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2 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
3 金瑜;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2008年
4 郑殿春;基于BP网络的局部放电模式识别[D];哈尔滨理工大学;2005年
5 胡德栋;超临界流体中有机固体溶解度的研究[D];山东大学;2005年
6 赵化启;刨花板调施胶过程预测控制研究[D];东北林业大学;2009年
7 牛健;双时标预测控制算法的研究[D];浙江大学;2010年
8 刘明;油田热水供暖系统热负荷智能预测技术研究[D];东北石油大学;2011年
9 李晖;船舶减摇鳍系统智能控制及其可视化仿真的研究[D];大连海事大学;2003年
10 文鸿雁;基于小波理论的变形分析模型研究[D];武汉大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 代正梅;基于小波神经网络预测控制的加热炉炉温控制策略的研究[D];太原理工大学;2007年
2 袁月春;基于模糊小波神经网络的多辊热连轧产品质量控制[D];山西师范大学;2010年
3 朱美龙;小波神经网络在遥感溢油图像去噪中的应用[D];大连海事大学;2011年
4 李凤鸣;基于小波神经网络的柴油机燃油系统故障诊断的设计与实现[D];山东大学;2010年
5 宋红梅;基于QPSO优化小波神经网络的信息安全风险评估方法研究[D];河北师范大学;2011年
6 周桂珍;基于小波神经网络的异步电机故障诊断[D];湘潭大学;2010年
7 莫慧芳;基于LabVIEW的小波神经网络在电机声频故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2005年
8 员世芬;小波神经网络理论的研究及其在加热炉钢坯温度预报中的应用[D];太原理工大学;2005年
9 葛文谦;小波神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];燕山大学;2006年
10 康辉;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
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