联合粉磨系统模糊控制

发布时间：2017-12-20 05:17

本文关键词：联合粉磨系统模糊控制　出处：《济南大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：水泥是建筑行业的重要材料,其生产过程较为重要环节之一为联合粉磨,它的稳定运行能保证水泥的质量、产量等。因此,对联合粉磨系统智能控制的研究是非常有工程实践意义的。联合粉磨系统是具有非线性、大延迟、强耦合特性的复杂系统,简单的建模方法很难准确的描述粉磨系统的生产过程。为此,本文提出联合粉磨系统模糊控制。具体研究内容如下:(1)为准确描述联合粉磨系统变化过程,建立T-S模型,提出通过分析现场数据变化关系的方法确定关键变量。经过分析联合粉磨系统工艺,结合操作员经验,初步确定影响磨机负荷和稳流仓料位的关键变量;收集现场的历史数据,分析历史数据图线走势,确定T-S建模所需的关键变量。MATLAB仿真验证可知,影响磨机负荷的关键变量是打散分级机转速,影响稳流仓料位的关键变量是总量给定,本文将以打散分级机转速控制磨机负荷、总量给定控制稳流仓料位这两组关系分别建立T-S模型。(2)为实现联合粉磨系统磨机负荷与稳流仓料位T-S模型的建立,提出前件基于模糊C-均值聚类、后件基于最小二乘算法的T-S建模方法。现场采集T-S建模所需变量的历史数据;采用均值滤波法对现场数据进行降噪处理,处理过的数据采用模糊C-均值聚类算法进行聚类分析,得到聚类中心与隶属度矩阵;根据聚类得到的结果采用最小二乘算法辨识出T-S模型参数。利用MATLAB软件,根据数据拟合与数据校验仿真结果可知,所建立的T-S模型能很好的反应磨机负荷与稳流仓料位的变化过程。(3)为实现联合粉磨系统的模糊控制,提出基于T-S模型的广义预测控制算法。T-S模型由多个子模型组成,因此,本文设计的广义预测控制器对各个子模型分别同步计算控制量输出,根据当前工作点属于各个聚类中心的二范数,求得各个子模型的隶属度;对所计算的子模型的控制输出采取模糊加权得到最终的控制输出。MATLAB仿真结果证明,广义预测控制相比于PID控制,控制精度更高、稳定性更好。(4)为实现联合粉磨系统控制软件的实现,提出基于C#与MATLAB混合编程的方法编写控制软件。通过C#语言编写窗体程序,MATLAB编写控制算法并生成动态链接库,实现C#与MATLAB混合编程;控制软件在现场将通过OPC接口与现场DCS链接,以实现联合粉磨系统模糊控制。
【学位授予单位】：济南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ172.63;TP273.4

【参考文献】

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