基于神经网络的PID算法在生物质发酵控制中的应用研究

发布时间：2020-09-24 10:16

　　 随着农业技术的不断进步,我国的粮食产量也逐年增加,到2018年我国粮食产量位居世界首位。在有力保障粮食市场供求关系的同时,也带来了高额库存等问题。于是,有关专家建议,实现生物质燃料乙醇的商业化进程,以促进农业的结构性改革。在此背景下,根据党中央文件要求,认为当前已经具备了扩大生物燃料乙醇生产及推广车用乙醇汽油的时机和条件。但在生物质发酵制备燃料乙醇的过程中,温度对酶解发酵的影响至关重要,它具有非线性、时变性的特点,因此为了避免因温度变化所带来的不必要影响,本文主要研究工作如下:首先,本文介绍了生物质发酵制备燃料乙醇的工作原理及工艺流程,总结在过程控制中的难点及问题,然后设计生物质发酵的硬件监控系统,实现温度、PH值、溶解氧参数的记录、存储、显示及控制等功能。其次,在生物质发酵过程中针对温度时变性、非线性的特点,传统的PID控制器参数往往难以整定及优化,为了满足高指标的控制要求,提出基于神经网络的PID控制算法,实现PID参数的自整定。最后,搭建生物质发酵实验环境,在生物质发酵实验中获取1000组温度数据集,利用MATLAB工具箱对温度的数学模型参数进行辨识,之后在MATLAB上对BP神经网络的PID控制方法和RBF神经网络的PID控制方法进行仿真研究,仿真结果表明,采用RBF神经网络的PID自整定方法在发酵温度控制中具有良好的控制效果,且乙醇浓度得到了提升。
【学位单位】：齐鲁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP183;TP273;TK6

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本文编号：2825605