水泥生料立磨建模及滑模控制研究

发布时间：2021-08-28 06:41

　　水泥作为我国重要的工业材料,在建筑、水利、道路工程等领域均有应用。经过数十年的发展,我国水泥工业历经技术引进、消化吸收和自主创新几个阶段,其生产工艺、装备、自动化和信息化水平均得到大幅度提升。立磨作为水泥生料粉磨的新型装备,其凭借生产效率高、操作环境清洁、噪声小等优点,已经逐步代替以往的球磨机在国内外成功应用。由于粉磨过程存在的不确定性因素众多,同时因生产流程长而导致滞后性明显,均会对粉磨过程稳定运行产生影响,进而导致水泥生料产量和质量波动较大。因此,以绿色发展、智能制造为目标,突破水泥生料粉磨工业自动化“卡脖子”的关键技术,本文着重研究水泥生料立磨建模及滑模控制方法,为其实现智能化生产提供控制理论支撑。论文的主要研究内容如下:为准确描述水泥生料粉磨的动态变化过程,首先对水泥生料立磨粉磨工艺进行分析,确定粉磨过程关键工艺参数及操纵变量;然后基于现场历史数据,采用移动平均滤波对数据进行滤波处理,接着运用最小二乘法和神经网络算法分别对数据进行拟合,并通过仿真验证了数据拟合的合理性;随后,考虑到最小二乘法存在的异方差性,给出加权最小二乘法的水泥生料粉磨动态建模步骤对数据模型进行辨识,仿真结果... 

【文章来源】：济南大学山东省

【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 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本章小结
第二章 水泥生料立磨粉磨工艺分析
    2.1 水泥生产工艺及立磨粉磨工作原理
        2.1.1 水泥生产工艺流程
        2.1.2 立磨粉磨工作原理
    2.2 水泥生料立磨工艺分析
    2.3 水泥生料立磨参数选取
    2.4 本章小结
第三章 水泥生料立磨粉磨过程动态模型的建立
    3.1 建模数据预处理
    3.2 最小二乘法动态模型的建立
        3.2.1 最小二乘法建模思想
        3.2.2 动态模型的建立
        3.2.3 仿真验证
    3.3 神经网络BP算法动态模型的建立
        3.3.1 神经网络BP算法原理
        3.3.2 动态模型的建立
        3.3.3 仿真验证
    3.4 加权最小二乘法动态模型的建立
        3.4.1 加权最小二乘法建模思想
        3.4.2 动态模型的建立
        3.4.3 仿真验证
    3.5 建模方法优缺点分析
    3.6 本章小结
第四章 基于喂料量-立磨振动动态模型的滑模控制方法研究
    4.1 滑模控制概述
    4.2 基于喂料量-立磨振动动态模型线性滑模控制研究
        4.2.1 线性滑模控制器设计
        4.2.2 仿真验证
    4.3 基于喂料量-立磨振动动态模型Terminal滑模控制研究
        4.3.1 Terminal滑模控制器设计
        4.3.2 仿真验证
    4.4 基于喂料量-立磨振动动态模型含积分项的Terminal滑模控制研究
        4.4.1 含积分项的Terminal滑模控制器设计
        4.4.2 仿真验证
    4.5 滑模控制方法优缺点分析
    4.6 本章小结
第五章 基于受扰喂料量-立磨振动动态模型的滑模控制方法研究
    5.1 干扰观测器基本原理
        5.1.1 干扰观测器
        5.1.2 非线性干扰观测器
    5.2 基于受扰喂料量-立磨振动动态模型的滑模控制器设计
        5.2.1 非线性干扰观测器和滑模控制器设计
        5.2.2 收敛性及稳定性证明
    5.3 仿真验证
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
附录A
附录B



本文编号：3368014