基于信息融合的粮食干燥集成控制方法及应用
发布时间：2021-10-22 07:08
我国人口基数大,同为粮食生产大国和粮食需求大国。众多中小型农户们的存在使得粮食干燥过程控制技术和控制模型的自主研发实现及其应用问题成为农业生产领域的一大研究热点,迫切需要食粮干燥过程达到实现自动化和机械化的目的。在保障出机食量水份评均同等提高干后粮食的品质的前提下,尽量削减食粮浪费和劳动力损耗,以此提高农业生产力。然而粮食干燥的过程中存在时变、非线性和大滞后等问题,使食粮干燥过程复杂度骤增,实现自动化生产的难度加大,具有一定的开发难度。使用人工神经网络这种算法来建立预测控制的模型不但复杂特性高而且数据的量时分庞大;通过微分方程、传热传质方程等方式来建立虽不需要众多数据但复杂度依旧没有降低。因此,这些年主流研究方向转到利用模糊控制、神经网络与在线检测等方式和策略来实现实时控制。模糊和神经网络这两种本质是专家系统的控制模式基本上都是利用计算机进行的。然则其特色在于插入了人类的经验体味和学问知识来进行专家系统数据库的构建,消耗了大量的存储空间。所以,本文主要研究问题的关键在于选取正确的预测方法与更为恰当的食粮干燥进程中的解决方法。本文提出了一种加入模糊免疫PID控制方法的基于信息融合的温度预...
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 粮食干燥进程中自动控制的发展情况
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 模糊控制的研究现状
1.4 研究内容
1.5 论文组织结构
2 基于信息融合的温度预测模型的建立
2.1 工艺原理及算法结构
2.1.1 工艺原理
2.1.2 算法结构
2.2 基于SVM的温度预测模型
2.2.1 支持向量机理论基础
2.2.2 SVM基本思想
2.2.3 支持向量机核函数
2.2.4 支持向量机的训练算法
2.2.5 基于SVM的温度预测模型
2.3 灰色温度预测模型
2.3.1 灰色系统理论的基本概念
2.3.2 灰色系统的主要内容
2.3.3 灰色预测控制
2.3.4 灰色温度预测模型
2.4 基于信息熵的温度预测模型
2.5 本章小结
3 粮食干燥过程模糊免疫PID算法控制器设计
3.1 免疫反馈算法机理
3.2 模糊免疫PID控制器的设计
3.3 免疫反馈规律的模糊自调整
3.4 模糊免疫自适应PID控制器积分和微分参数的模糊自调整
3.5 本章小结
4 基于信息融合的粮食干燥集成控制系统实现
4.1 基于信息融合含水率预测模型的训练和测试
4.1.1 网络模型的训练
4.1.2 网络模型的测试
4.1.3 结果比较
4.2 粮食干燥过程模糊免疫PID实现
4.2.1 系统实现
4.2.2 控制系统仿真验证和结果分析
4.2.3 控制系统应用结果分析
4.3 应用及结论
4.4 本章小结
5 结论与展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应LMD和SVM的电传系统传感器故障诊断[J]. 吴学钊,王小平,林秦颖,王发威. 计算机测量与控制. 2013(06)
[2]基于卡尔曼滤波的粮食干燥温湿度控制方法[J]. 姜永成,张成龙,牛津桥,王俊发,胡小平,孙忠伟,谢风伟,韩庆林. 农机化研究. 2013(02)
[3]新型混流式粮食干燥机的应用[J]. 师建芳,刘清,谢奇珍,赵玉强,邵广,赵威. 农业工程学报. 2011(S2)
[4]灰色预测GM（1,1）模型的改进及应用[J]. 杨华龙,刘金霞,郑斌. 数学的实践与认识. 2011(23)
[5]基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量[J]. 张淑宁,王福利,何大阔,贾润达. 仪器仪表学报. 2010(09)
[6]粮食干燥过程控制现状及发展趋势[J]. 韩峰,吴文福,朱航. 中国粮油学报. 2009(05)
[7]模糊预测控制在时滞系统中的应用[J]. 王俊,雷勇,戢方. 自动化技术与应用. 2007(03)
[8]循环式粮食干燥机的智能控制系统[J]. 蒋平,朱传祥,吕德志,高成冲. 农业工程学报. 2006(11)
[9]粮食干燥过程控制的研究现状与发展方向[J]. 李国昉,毛志怀. 粮食与饲料工业. 2006(04)
[10]加快发展粮食烘干机械 切实提高粮食品质[J]. 樊家志. 江苏农机化. 2006(02)
本文编号：3450614
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 粮食干燥进程中自动控制的发展情况
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 模糊控制的研究现状
1.4 研究内容
1.5 论文组织结构
2 基于信息融合的温度预测模型的建立
2.1 工艺原理及算法结构
2.1.1 工艺原理
2.1.2 算法结构
2.2 基于SVM的温度预测模型
2.2.1 支持向量机理论基础
2.2.2 SVM基本思想
2.2.3 支持向量机核函数
2.2.4 支持向量机的训练算法
2.2.5 基于SVM的温度预测模型
2.3 灰色温度预测模型
2.3.1 灰色系统理论的基本概念
2.3.2 灰色系统的主要内容
2.3.3 灰色预测控制
2.3.4 灰色温度预测模型
2.4 基于信息熵的温度预测模型
2.5 本章小结
3 粮食干燥过程模糊免疫PID算法控制器设计
3.1 免疫反馈算法机理
3.2 模糊免疫PID控制器的设计
3.3 免疫反馈规律的模糊自调整
3.4 模糊免疫自适应PID控制器积分和微分参数的模糊自调整
3.5 本章小结
4 基于信息融合的粮食干燥集成控制系统实现
4.1 基于信息融合含水率预测模型的训练和测试
4.1.1 网络模型的训练
4.1.2 网络模型的测试
4.1.3 结果比较
4.2 粮食干燥过程模糊免疫PID实现
4.2.1 系统实现
4.2.2 控制系统仿真验证和结果分析
4.2.3 控制系统应用结果分析
4.3 应用及结论
4.4 本章小结
5 结论与展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应LMD和SVM的电传系统传感器故障诊断[J]. 吴学钊,王小平,林秦颖,王发威. 计算机测量与控制. 2013(06)
[2]基于卡尔曼滤波的粮食干燥温湿度控制方法[J]. 姜永成,张成龙,牛津桥,王俊发,胡小平,孙忠伟,谢风伟,韩庆林. 农机化研究. 2013(02)
[3]新型混流式粮食干燥机的应用[J]. 师建芳,刘清,谢奇珍,赵玉强,邵广,赵威. 农业工程学报. 2011(S2)
[4]灰色预测GM（1,1）模型的改进及应用[J]. 杨华龙,刘金霞,郑斌. 数学的实践与认识. 2011(23)
[5]基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量[J]. 张淑宁,王福利,何大阔,贾润达. 仪器仪表学报. 2010(09)
[6]粮食干燥过程控制现状及发展趋势[J]. 韩峰,吴文福,朱航. 中国粮油学报. 2009(05)
[7]模糊预测控制在时滞系统中的应用[J]. 王俊,雷勇,戢方. 自动化技术与应用. 2007(03)
[8]循环式粮食干燥机的智能控制系统[J]. 蒋平,朱传祥,吕德志,高成冲. 农业工程学报. 2006(11)
[9]粮食干燥过程控制的研究现状与发展方向[J]. 李国昉,毛志怀. 粮食与饲料工业. 2006(04)
[10]加快发展粮食烘干机械 切实提高粮食品质[J]. 樊家志. 江苏农机化. 2006(02)
本文编号：3450614
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