文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
基于RBF神经网络自适应PID的焙烧炉温度控制算法研究
姓名:王兆刚
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:张明光
20080514
摘要阳极焙烧是铝工业的重要工序之一,阳极焙烧质量的好坏将直接影响到铝电解生产的电流效率和能耗。因此,如何改进阳极焙烧技术提高阳极质量就成为铝研究就成为实现这一目的的必然途径。这也是国内具有自主知识产权新型焙烧炉阳极焙烧温度控制算法的研究。本文首先详细地叙述了阳极焙烧炉的焙烧机理,简单介绍了阳极焙烧炉的工作原理及结构组成,并对阳极焙烧炉的生产工艺进行了总结。综述了目前国内外神经网络分散解耦控制,利用神经网络的自学习能力、非线性映射能力和容错能在工程上会使设计问题简化,适合预焙阳极焙烧炉温度控制。算法既避免了当单独采用自适应刂扑惴ㄊ保啾淞勘豢囟韵篑詈涎现兀制效果不佳的问题;又解决了当单独采用分散解耦算法时,出现多变量被控对象模型参数发生变化,原有的控制器参数不能适应变化后的对象的问题。将其应用于预焙阳极焙烧炉温度过程控制中,实验结果表明,它具有很强的自适应能力和这些工作对提高阳极焙烧质量和稳定铝产量有着重要意义,与此同时,还将促关键词:预焙阳极焙烧炉;温度控制;自适应刂疲唤怦羁刂疲凰鐵神经网络电解工业的重要课题。而加紧对阳极焙烧炉的基础理论及控制算法进行深入系统控制系统开发设计的迫切需求。本文主要针对白银铝厂预焙阳极焙烧炉,展开对阳极焙烧技术发展状况,分析了研究阳极焙烧炉温度控制算法的现实意义。提出了在我国开展阳极焙烧炉温度控制算法研究的综合思路,并以此作为本文的研究思路,展开了相应的研究工作。针对预焙阳极焙烧炉温度控制系统是一个大时滞、非线性、无精确数学模型的复杂系统,系统存在扰动,且不可测量,炉室间温度存在严重的耦合。本文提出了采用基于径向基函数窬缱允视控制策略,该方法是通过神经网络的自学习能力在线调整刂破鞯牟问蚨浼婀松窬绾痛砅控制的特点,能根据被控对象当前特征迅速地做出相应决策、克服实际控制过程稳态性和准确性之间的矛盾。为了实现预焙阳极焙烧炉的解耦控制,本文采用了力来实现系统的在线解耦。该控制算法结构简单,便于实现并行分布式实时处理,本文在对以上两种算法研究的基础上,将窬缱允视控制器与神经网络分散解耦控制算法结合起来,提出了一种基于窬缱允视的在线解耦控制算法,以适应预焙阳极焙烧炉复杂工况和高指标的控制要求。该鲁棒性,达到了满意的控制效果。进智能控制技术的发展及其在工业过程控制中的广泛应用。硕卜学位论文.
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插图索引图敞开式阳极焙烧炉示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图增量式控制系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯狥神经网络的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图分散解耦原理框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图被控系统结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图对象开环阶跃响应曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图窬缱允视荷章怦羁刂葡低诚煊η摺图荷章怦羁刂葡低辰自鞠煊η呒安问哉ㄇ摺图焙烧炉的焙烧曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图火焰系统配置图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图模拟刂葡低吃砜蛲肌图数字刂破鞯慕峁雇肌图位置式刂葡低惩肌图阶跃响应曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图控制系统原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图刂破鞑问呕绦蚩蛲肌图继电型哉ǹ刂平峁埂图人工神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..神经网络的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络的非线性空间⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图基于窬缱允视控制系统框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图基于窬缱允视的阶跃控制仿真曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图基于窬缱允视的正弦控制仿真曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图多变量自适应刂葡低辰峁雇肌图多变量自适应刂葡低诚煊η摺图啾淞肯低辰自鞠煊η呒安问哉ㄇ摺图串联解耦结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图并联解耦结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图分散解耦结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图基于神经网络的分散解耦控制系统结构框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图广义系统的开环阶跃响应曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯