多级带式输送机联合调速系统的研究与设计

发布时间：2017-03-30 04:02

  本文关键词：多级带式输送机联合调速系统的研究与设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：带式输送机与其他运输设备相比，具有运送距离长、运载量大、连续运送等特点。带式输送机的这些特点使其在煤矿企业中得到广泛应用。在煤炭运输过程中常需要使用多台带式输送机串联，构成多台带式输送机级联的长距离运输系统。多级带式输送机运输系统由多种设备组成，其中带式输送机为系统中的主要设备，而每台带式输送机都由电动机驱动。系统中的能耗主要来自于电动机对电能的消耗。因此由多台带式输送机构成的运输系统会消耗大量电能。如何使系统运行中减小能量消耗，实现多级带式输送机系统以最佳能耗运行是多级带式输送机运输系统亟待解决的问题。 为完善多级带式输送机运输系统，提高系统控制精度，使系统以最佳能耗方式运行。本文针对上述问题，首先，提出采用托辊式带速检测传感器对系统中带式输送机带速进行检测。该装置形如普通托辊，坚固可靠，具有速度传感器同等功能的同时节省了测速成本和安装空间，完成系统结构上的改进；其次，在分析系统控制量和检测量的数学关系的基础上，提出采用RBFNN-PID控制算法进行控制器设计；第三，为了降低系统运行过程中物料下落过程中的冲击，带式输送机震动对测得的载重数据的影响，采用小波变换的方法对测量数据进行降噪处理，完成系统数据处理方法理论上的设计。 本文分四部分研究设计多级带式输送机联合调速系统。首先，介绍了课题研究背景及意义，国内外研究现状和发展动态。其次，在传统系统的基础上分析设计要求，设计系统工作流程及相关组成结构。第三，在分析系统控制目标及流程的基础上设计基于RBF神经网络和PID结合的控制算法；第四，对系统的动态数据进行分析，提出采用数据处理相关算法的设计需求，设计针对系统称重数据的小波降噪算法，并对实验数据进行仿真处理。经分析，系统控制过程更加准确，提高了系统的可靠性。
【关键词】：多级带式输送机 联合调速 托辊式速度传感器 小波变换 RBFNN-PID
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH222
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 绪论12-16
• 1.1 课题研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 系统设计内容14
• 1.3.1 系统设计目标14
• 1.3.2 课题关键技术14
• 1.4 论文结构安排14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第二章 多级带式输送机联合调速系统整体设计方案16-30
• 2.1 系统设计思想16-19
• 2.1.1 整体设计思路16-18
• 2.1.2 系统工作流程18-19
• 2.2 系统结构组成19-29
• 2.2.1 系统总体结构19-20
• 2.2.2 带式输送机20-21
• 2.2.3 电子皮带秤21-22
• 2.2.4 称重仪表22
• 2.2.5 带速测量结构22-28
• 2.2.6 控制器28
• 2.2.7 执行器28-29
• 2.3 本章小结29-30
• 第三章 多级带式输送机联合调速系统的算法设计30-46
• 3.1 多级带式输送机联合调速方法分析30-34
• 3.1.1 系统模型分析30
• 3.1.2 驱动电动机的恒转矩变频调速30-32
• 3.1.3 带式输送机运载量与带速关系分析32-34
• 3.2 传统 PID 控制算法34-35
• 3.3 多级带式输送机联合调速 RBF 神经网络 PID 控制算法设计35-44
• 3.3.1 RBF 神经网络简介35-36
• 3.3.2 系统中 RBF 神经网络算法及训练36-37
• 3.3.3 系统中 RBFNN-PID 控制器设计37-39
• 3.3.4 系统数据库设计39-42
• 3.3.5 上位机模拟软件42-44
• 3.4 本章小结44-46
• 第四章 系统动态数据分析与处理46-62
• 4.1 系统动态数据处理过程46
• 4.2 系统运载量信号分析46-48
• 4.2.1 运载量测量过程受力分析46-47
• 4.2.2 运载量测量误差主要来源47
• 4.2.3 运载量信号中噪声分析47-48
• 4.3 小波分析的降噪方法48-53
• 4.3.1 小波分析发展历程49-50
• 4.3.2 小波分析的步骤50-51
• 4.3.3 小波的常用形式51-53
• 4.3.4 小波基的选择53
• 4.4 基于小波分析的系统运载量信号降噪53-58
• 4.4.1 小波降噪原理53-54
• 4.4.2 运载量信号降噪方法的选取54-56
• 4.4.3 运载量信号的小波降噪及 MATLAB 分析56-58
• 4.5 数据处理结果分析58-60
• 4.6 本章小结60-62
• 第五章 总结展望62-64
• 5.1 工作总结62-63
• 5.2 未来展望63-64
• 参考文献64-70
• 致谢70-72
• 攻读硕士期间发表的论文72

【参考文献】

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本文编号：276153