矿用输送带智能预测调速控制方法研究
发布时间:2021-04-27 02:27
带式输送机作为国内外工业领域大型散装物料主要的运输设备,因其输送高效率、维护低成本、运输长距离等优势而被广泛应用于煤矿、海港、交通、石油等领域。随着信息化的到来及工业生产规模的不断扩大,输送带在煤矿企业的运输系统中起到了举足轻重的作用,其运输过程中的电力消耗也在不断增加。在国家积极倡导的减排的号召下,通过提升矿用带式输送机的运行效率进而减少电量消耗与企业成本势在必行。输送机在煤矿企业中通常以恒定的带速单一运行,因采煤综合面的随机性及一些人为因素,皮带机上物料量是随机性的,这就造成了输送机经常在半载甚至空载情况下运行,带式输送机往往达不到它的最佳工况点,造成资源的极大浪费。本文从预测短时煤流量的趋势与调节带速两个角度为切入点,研究了矿用输送机系统的基本结构组成、阻力模型、功率消耗以及国际静态设计标准,提出新型的带式输送机动态能耗模型,阐述了调节皮带机带速实现节能的可行性。具体提出了基于SVM的煤流量回归预测模型,用于预测皮带机上短时间内物料量走势图,模糊信息粒化来进一步把波动较大的曲线图分割为不同时间序列,使得原始曲线与预测曲线的相关性程度得以提升。模糊控制调速模型中,进行了模糊控制器的...
【文章来源】:太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】:78 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景与意义
1.1.1 课题研究的背景
1.1.2 课题研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题主要研究内容及结构
1.3.1 课题研究的主要内容
1.3.2 论文结构
第二章 带式输送机调速优化理论研究
2.1 矿用输送带物料测量方法研究
2.1.1 矿用带式输送机运输系统
2.1.2 输送带煤流量测量方法
2.2 带式输送机调速节能优化原理
2.2.1 矿用输送机阻力和功率消耗
2.2.2 带式输送机节能调速可行性分析
2.3 带式输送机动态能耗模型
2.4 本章小结
第三章 输送带智能预测调速总体设计方案
3.1 总体方案设计
3.2 基于SVM的输送带煤流量回归预测
3.2.1 支持向量机原理分析
3.2.2 SVM回归预测模型
3.3 带式输送机节能调速控制方法
3.3.1 模糊控制理论分析
3.3.2 模糊控制器的建立
3.4 本章小结
第四章 矿用输送带智能预测调速仿真研究
4.1 基于SVM的输送带煤流量预测仿真
4.1.1 数据预处理
4.1.2 仿真分析
4.2 输送带煤流量FIG预测优化
4.2.1 模糊信息粒化
4.2.2 模型建立与数据提取
4.2.3 优化仿真分析
4.3 模糊控制调速策略
4.3.1 模糊控制器软件设计
4.3.2 Simulink模型
4.4 本章小结
第五章 实验测试与分析
5.1 智能预测调速实验平台搭建
5.1.1 系统整体实验平台
5.1.2 实验原理
5.1.3 实验步骤
5.2 实验结果及分析
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
本文编号:3162585
【文章来源】:太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】:78 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景与意义
1.1.1 课题研究的背景
1.1.2 课题研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题主要研究内容及结构
1.3.1 课题研究的主要内容
1.3.2 论文结构
第二章 带式输送机调速优化理论研究
2.1 矿用输送带物料测量方法研究
2.1.1 矿用带式输送机运输系统
2.1.2 输送带煤流量测量方法
2.2 带式输送机调速节能优化原理
2.2.1 矿用输送机阻力和功率消耗
2.2.2 带式输送机节能调速可行性分析
2.3 带式输送机动态能耗模型
2.4 本章小结
第三章 输送带智能预测调速总体设计方案
3.1 总体方案设计
3.2 基于SVM的输送带煤流量回归预测
3.2.1 支持向量机原理分析
3.2.2 SVM回归预测模型
3.3 带式输送机节能调速控制方法
3.3.1 模糊控制理论分析
3.3.2 模糊控制器的建立
3.4 本章小结
第四章 矿用输送带智能预测调速仿真研究
4.1 基于SVM的输送带煤流量预测仿真
4.1.1 数据预处理
4.1.2 仿真分析
4.2 输送带煤流量FIG预测优化
4.2.1 模糊信息粒化
4.2.2 模型建立与数据提取
4.2.3 优化仿真分析
4.3 模糊控制调速策略
4.3.1 模糊控制器软件设计
4.3.2 Simulink模型
4.4 本章小结
第五章 实验测试与分析
5.1 智能预测调速实验平台搭建
5.1.1 系统整体实验平台
5.1.2 实验原理
5.1.3 实验步骤
5.2 实验结果及分析
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
本文编号:3162585
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