预测控制算法在焦炉加热控制中的应用
发布时间:2021-07-14 16:30
随着焦炭的需求越来越多,企业对焦炭的质量也有了更高的要求,因此更加重视焦炉生产的控制过程。焦炉生产的控制过程是一个复杂的非线性系统过程,良好的控制效果可以保证延长焦炉的使用寿命、提高焦炭的生产质量、节省能源的浪费和减轻对大气的污染。本文是以焦炉加热过程为控制对象,结合大量的预测控制理论知识,提出了基于T-S模糊模型的自适应预测控制算法对焦炉生产过程进行控制,并与传统的PID控制进行了仿真比较。首先对焦炉加热控制的发展进行了综述。其次,本文详细讲述了焦炉的基础结构、运行流程以及焦炉加热控制的特点和难点。然后本文介绍了预测控制的相关知识,为本文使用的算法作了铺垫。最后,本文设计了基于TS模糊模型的自适应预测控制算法,并对算法的有效性进行了仿真验证。本文设计的基于TS模糊模型的自适应预测控制算法仿真结果令人满意,显示出此算法可以很好的解决焦炉加热过程的建模与优化问题,为更好的提高焦炉生产效率提供了方向。
【文章来源】:青岛科技大学山东省
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2-3焦炉斜道区结构??Fig.2-3?The?structure?of?coke?oven?slope?area??在整个加热系统中,当开始运行时,斜道区的温度一样可高达1000-1200‘C,??
同时便于废气的排出。但由于斜道区处在燃烧室和蓄热室中间,温度变化复杂,??对斜道区的结构要求也比较大,最主要的组成原料就是异形砖。并且它对严密性??和尺寸精确性等方面的要求非常严格,如图2-3所示。??WWWW\????图2-3焦炉斜道区结构??Fig.2-3?The?structure?of?coke?oven?slope?area??在整个加热系统中,当开始运行时,斜道区的温度一样可W高达1000-1200‘C,??这是主要依靠位于蓄热室下端与平台之间的砂粒滑动层,在护炉铁件的紧缠力下??沿着炭化室长向进行整体膨胀。而沿炉组纵向方向,由于抵抗墙的定位,实体的??10??m.??
【参考文献】:
期刊论文
[1]改进的广义预测控制及其在温度系统中的应用[J]. 邓丽,黄炎,费敏锐,郑敏,蒋婧. 仪器仪表学报. 2014(05)
[2]基于T-S模型模糊神经网络预测的退火炉温度控制[J]. 于谨,李晓峰. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2014(01)
[3]基于T-S模糊模型的多变量非线性预测控制[J]. 刘文龙. 电子测量与仪器学报. 2013(10)
[4]基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制[J]. 马俪娜,苏成利. 辽宁石油化工大学学报. 2012(01)
[5]焦炉技术发展进步展望[J]. 高建业. 煤气与热力. 2012(02)
[6]一类非线性随机系统的自适应预测控制[J]. 侯晓秋,陈志学. 电气传动自动化. 2012(01)
[7]基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波[J]. 陶冰洁,钟华. 宇航计测技术. 2011(02)
[8]Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制[J]. 李妍,毛志忠,王琰,袁平. 东北大学学报(自然科学版). 2011(03)
[9]一类模糊不确定网络控制系统的H∞保性能控制[J]. 伦淑娴,王申全. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2010(04)
[10]非线性广义预测控制算法及其仿真研究[J]. 朱秋琴,黄云龙. 机电工程. 2008(11)
硕士论文
[1]预测控制在焦炉温度控制中的研究[D]. 王韬.东北大学 2006
本文编号:3284496
【文章来源】:青岛科技大学山东省
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2-3焦炉斜道区结构??Fig.2-3?The?structure?of?coke?oven?slope?area??在整个加热系统中,当开始运行时,斜道区的温度一样可高达1000-1200‘C,??
同时便于废气的排出。但由于斜道区处在燃烧室和蓄热室中间,温度变化复杂,??对斜道区的结构要求也比较大,最主要的组成原料就是异形砖。并且它对严密性??和尺寸精确性等方面的要求非常严格,如图2-3所示。??WWWW\????图2-3焦炉斜道区结构??Fig.2-3?The?structure?of?coke?oven?slope?area??在整个加热系统中,当开始运行时,斜道区的温度一样可W高达1000-1200‘C,??这是主要依靠位于蓄热室下端与平台之间的砂粒滑动层,在护炉铁件的紧缠力下??沿着炭化室长向进行整体膨胀。而沿炉组纵向方向,由于抵抗墙的定位,实体的??10??m.??
【参考文献】:
期刊论文
[1]改进的广义预测控制及其在温度系统中的应用[J]. 邓丽,黄炎,费敏锐,郑敏,蒋婧. 仪器仪表学报. 2014(05)
[2]基于T-S模型模糊神经网络预测的退火炉温度控制[J]. 于谨,李晓峰. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2014(01)
[3]基于T-S模糊模型的多变量非线性预测控制[J]. 刘文龙. 电子测量与仪器学报. 2013(10)
[4]基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制[J]. 马俪娜,苏成利. 辽宁石油化工大学学报. 2012(01)
[5]焦炉技术发展进步展望[J]. 高建业. 煤气与热力. 2012(02)
[6]一类非线性随机系统的自适应预测控制[J]. 侯晓秋,陈志学. 电气传动自动化. 2012(01)
[7]基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波[J]. 陶冰洁,钟华. 宇航计测技术. 2011(02)
[8]Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制[J]. 李妍,毛志忠,王琰,袁平. 东北大学学报(自然科学版). 2011(03)
[9]一类模糊不确定网络控制系统的H∞保性能控制[J]. 伦淑娴,王申全. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2010(04)
[10]非线性广义预测控制算法及其仿真研究[J]. 朱秋琴,黄云龙. 机电工程. 2008(11)
硕士论文
[1]预测控制在焦炉温度控制中的研究[D]. 王韬.东北大学 2006
本文编号:3284496
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/hxgylw/3284496.html
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