收藏本站
《江西理工大学》 2018年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

振动慢剪破碎机智能控制方法研究

陈慧明  
【摘要】:振动慢剪破碎机是本课题组自主研发的一套综合利用振动冲击破碎原理和剪切挤压破碎原理的破碎设备。该破碎机具有操作简单、制造成本低、破碎比大、不堵料等诸多优点,已成为近年来超细破碎领域中备受关注的前沿设备。但目前振动慢剪破碎机的控制方式主要是开环控制,控制系统的功能主要局限于主电机负荷、主轴转速等工作参数的监测与报警。因此,通过改善自动化程度来提高其控制效果和控制精度,对提高振动慢剪破碎机的破碎效果和自动控制水平具有较高的研究价值和意义。本文以振动慢剪破碎机为研究对象,通过理论分析、实验探究和仿真分析相结合的方法,采用多种传感器分别检测破碎机设备的多种工作参数,以控制精度和超调量作为智能控制系统的控制目标,提出了一种改进遗传算法优化模糊PID控制器的智能控制方法,实现振动慢剪破碎机的高效稳定运行。主要研究结果如下:(1)通过分析振动慢剪破碎机的工作原理和工艺特性,设计破碎机的参数结构,提出了通过控制能耗和产率来提高振动慢剪破碎机破碎效率的策略。采用多种传感器分别检测破碎机各工作参数的方法,分析各工作参数对破碎系统性能的影响。确定对产率和能耗影响较大的振动电机频率、给料量、主电机工作电流和-5mm矿料产率等四个主要参数,作为振动慢剪破碎机控制系统的输入输出参数。(2)结合振动慢剪破碎机的控制要求,确定了通过电流偏差和电流偏差变化率来调整给料量和通过产率偏差和产率偏差变化率来调整振动电机频率的控制方法,并采用两个模糊PID并联连接的方式构成了多参数输入输出系统。(3)在模糊PID控制的基础上,采用遗传算法对多输入多输出的模糊控制器进行了隶属函数和模糊控制规则的优化,得到其控制规则和模糊划分。通过仿真结果分析表明,改进遗传算法的模糊PID控制器具有较好的控制效果,提高了模糊PID控制器的控制精度和调节速度。(4)采用LabVIEW与MATLAB混合编程方法,通过SIT工具包调用Simulink中仿真的改进遗传算法优化模糊PID控制器的控制模型。并采用OPC服务器实现LabVIEW与PLC通信,建立基于PLC的振动慢剪破碎机智能控制平台。实验结果表明,改进遗传算法优化模糊PID控制器的控制方法能有效应用于振动慢剪破碎机破碎系统,为提高破碎机的自动控制性能提供了理论依据。
【学位授予单位】:江西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TD451;TP273

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冯锦春;杨林建;;利用遗传算法进行机械优化[J];四川工程职业技术学院学报;2007年06期
2 任志凤;胡小建;孙太生;徐飞;李云良;;遗传算法在焊接领域的优化与应用[J];现代焊接;2012年03期
3 冯双林;靳继红;;现代农机数字化装配车间调度技术研究——基于云计算和遗传算法[J];农机化研究;2018年01期
4 梁肖;周湘贞;;基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究[J];农机化研究;2018年02期
5 王勇;孙耀南;;基于遗传算法的医院房间位置优化研究[J];电脑与信息技术;2018年01期
6 程天栋;闵永智;马宏锋;;基于模糊超熵与遗传算法的轨面缺陷分割算法[J];兰州交通大学学报;2016年06期
7 陈龙;;基于遗传算法求解生产调度问题的探讨[J];现代制造技术与装备;2016年11期
8 邓伟;邝祝芳;余绍军;曾非凡;;基于遗传算法的三峡-葛洲坝船闸闸室编排算法[J];人民长江;2016年24期
9 王雷;李明;唐敦兵;蔡劲草;;基于改进遗传算法的机器人动态路径规划[J];南京航空航天大学学报;2016年06期
10 连建新;闫辉;张小稔;;基于分割树遗传算法的空间布局多目标优化研究[J];河北工业大学学报;2016年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陈猛;;遗传算法在机械设计中的研究和创新[A];2017年9月全国教育科学学术科研成果汇编[C];2017年
2 彭军;徐本柱;刘晓平;;遗传算法的实现及其在生产调度中的应用[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(上册)[C];2009年
3 韩战钢;;遗传算法及在经济中的应用[A];Optimization Method, Econophysics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年
4 赖梅;熊丽荣;;基于改进遗传算法的乘务交路优化问题研究[A];第二十一届中国控制会议论文集[C];2002年
5 肖龙光;丁晓东;;基于理性变异的遗传算法[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年
6 鞠训光;于洪珍;;求整体优化全部解的区间排除遗传算法[A];第十七届全国过路控制会议论文集[C];2006年
7 刘兴隆;;快速进化式遗传算法[A];“电力大系统灾变防治和经济运行重大课题”部分专题暨第九届全国电工数学学术年会论文集[C];2003年
8 谈斌;唐力铁;张己化;周海云;;遗传算法在漫反射系数计算中的应用研究[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年
9 任燕翔;姜立;刘连民;从滋庆;;改进遗传算法在三维日照方案优化中的应用[A];工程三维模型与虚拟现实表现——第二届工程建设计算机应用创新论坛论文集[C];2009年
10 蔡亚星;李伟明;尚飞;任武;薛正辉;高本庆;;双种群遗传算法进行阵列天线综合[A];2005'全国微波毫米波会议论文集(第三册)[C];2006年
中国重要报纸全文数据库 前8条
1 上海科学院规划研究处 刘小玲;上海能否成为人工智能城市[N];解放日报;2017年
2 记者 常丽君;科学家首次将遗传算法用于量子模拟[N];科技日报;2016年
3 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
4 记者 李星婷;2014中国生命电子学术年会在渝召开[N];重庆日报;2014年
5 记者 刘霞;美用遗传算法逆向设计新型纳米材料[N];科技日报;2013年
6 高雪娟;协同设计的平台策略[N];中国计算机报;2006年
7 陈巍;浩辰有望在协同设计关键领域取得突破 引领CAD应用新潮流[N];大众科技报;2006年
8 高峰;美国真能毁掉中国?[N];世界报;2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙秋红;基于遗传算法的水质数据挖掘与应用研究[D];燕山大学;2016年
2 王小港;遗传算法在VLSI设计自动化中的应用研究[D];中国科学院上海冶金研究所;2001年
3 宋晓峰;优生演进优化和统计学习建模[D];浙江大学;2003年
4 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
5 卜雷;城市货物运输规划优化方法研究[D];西南交通大学;2004年
6 廖平;基于遗传算法的形状误差计算研究[D];中南大学;2002年
7 李智勇;模式交流多群体遗传算法及其在神经网络进化建模中的应用[D];湖南大学;2003年
8 陈星;网络并行和遗传算法在HPM生物效应评价和辐射天线设计中的应用研究[D];四川大学;2004年
9 金菊良;遗传算法及其在水问题中的应用[D];河海大学;1998年
10 刘冀成;基于改进遗传算法的生物电磁成像与磁场聚焦应用研究[D];四川大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾斌;基于MES的线缆企业生产计划与调度系统设计与应用[D];电子科技大学;2018年
2 陈晓林;遗传算法在光学扫描全息中的应用[D];电子科技大学;2018年
3 陈慧明;振动慢剪破碎机智能控制方法研究[D];江西理工大学;2018年
4 田军营;基于遗传算法的框架—支撑结构优化研究[D];西安建筑科技大学;2015年
5 孔媛媛;基于Hough变换定位与遗传算法的脑肿瘤分割方法研究[D];南昌航空大学;2018年
6 王成;基于改进遗传算法的组卷系统的设计与实现[D];湖南大学;2017年
7 蔡乃团;遗传算法的改进及应用研究[D];湖南大学;2017年
8 钱立炜;基于改进遗传算法的证券投资组合研究[D];东南大学;2017年
9 李宁;航班调度问题的不确定规划方法[D];中国民航大学;2017年
10 杨猛;基于遗传算法与人工神经网络的加热炉建模方法研究[D];中国科学技术大学;2017年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026