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《武汉科技大学》 2004年
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核子秤配料系统参数在线优化研究

陈跃华  
【摘要】:在配料系统中,核子秤起着至关重要的作用,但目前国内核子秤配料系统一般采用固定参数的积分控制算法,其积分时间常数是一个定值。实际配料系统的工况是多种多样的,采用同样的控制参数显然达不到最优的效果。针对这种情况,导师指导的上届研究生梅哲军已完成了核子秤参数的离线优化方法并取得了较好的效果。但是核子秤配料系统的模型一般随时间变化会有小范围的变动,离线优化方法有局限性,显然达不到实时最优控制的效果。如果较长时间不重新校正控制参数,核子秤配料系统的控制效果就会变差。这是离线优化方法无法解决的问题。因此在前期工作的基础上,研究参数在线优化方法、实现核子秤配料系统的参数在线自动整定是很有必要的。这就是本文的主要工作。 本文采用自适应控制思想完成核子秤配料系统的参数在线优化过程。具体采用最小二乘法实时辨识控制对象的数学模型,采用黄金分割法对积分时间常数进行寻优。在算法研究的基础上,基于PLC系统实现了核子秤配料系统的参数在线自动整定。本人负责将上述算法编写为PLC程序并最终调试成功,该PLC程序现已在武钢焦化厂的核子秤配料系统中应用,实现了实时辨识对象并对核子秤参数寻优的功能。该程序操作方便,仅需约两分钟即可得出结果。比起用人工离线整定,在性能上实现了实时的最优控制,在操作上避免了人工带来的误差,并更为方便快捷。 近年来,智能优化算法研究得到了迅猛的发展。将新型高效的智能优化算法用于实际中必将带来更优的性能。本文中设计了一种将遗传算法和模拟退火算法结合起来的混合优化算法来对核子秤参数进行整定。仿真结果证明该算法搜索效率高,鲁棒性好。因其计算步骤较为复杂,目前的PLC机的计算能力有限,没有在实际中实现。但随着工业控制设备的不断发展,在将来应有较好的应用前景。 本文详细介绍了武钢焦化厂的核子秤配料系统的在线参数整定项目,并附上了改造前后的结果比较。为探索更为精确的寻优方法,设计了GASA(GA即遗传算法,SA即模拟退火算法)混合优化算法。然后给出了针对现场实际对象的混合优化算法的仿真结果,证明了该算法的优越性。
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TH715.1

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