蒸汽管道压力智能解耦控制的研究及应用

发布时间：2020-05-08 09:46

【摘要】：铜冶炼过程是一个非常复杂的过程,一套完整的铜冶炼中心控制系统由除氧给水及余热发电系统和冶炼工艺风机系统等多个子系统构成。在系统的生产过程中,蒸汽管道压力是一项非常重要的工艺指标,其值的稳定与否,将直接影响余热发电的性能、风机的正常运行及整个系统的安全运作。经分析发现,蒸汽管道压力控制系统具有变化幅值大、非线性、强耦合等特性,传统的控制方法很难达到理想的控制效果。因此,本文以蒸汽管道压力为研究对象,采用一种智能控制算法来保持压力稳定,确保生产安全,为企业带来最大经济效益。本文首先对蒸汽管道压力系统的特性进行分析,发现要建立系统的机理模型异常困难。通过重点分析系统各变量之间的耦合关系,在ARX模型的基础上用多元线性回归方法建立了系统的模型。然后提出一种逆系统方法对蒸汽管道压力系统进行解耦。考虑到实际的工业环境中,蒸汽管道压力逆系统模型难以精确求出,因此,采用RBF神经网络来逼近其逆模型表达式,增强了对原系统的适应能力和抗干扰能力,实现了系统的解耦。同时,采用单神经元自适应PID控制器对解耦后的系统进行控制,提高了系统的逆控制性能。在MATLAB软件环境下,搭建蒸汽管道压力解耦控制系统的仿真模型,仿真结果表明蒸汽管道压力之间的耦合基本解除。最后通过OPC工具箱建立MATLAB与iFIX的通讯连接,实现了RBF神经网络逆系统解耦控制在实际系统中的应用,现场运行结果表明控制效果良好。
【图文】：

分为直接解耦法和间接解耦法，其中直接解耦法因其控制过程简单、算法易的特点使其在实际应用较为普遍，下面重点列出直接解耦控制方法。直接解耦法是一种直接对被控对象进行解耦的方法，对于解耦后的 SISO，通过设计合适的模糊控制规则，使系统达到模糊解耦的目的。如图 1.1 为的运用串联解耦补偿法实现解除系统耦合关系的控制系统结构图。

限逼近复杂非线性函数的特点，使其广泛运用实际工业生产中。神经网络解耦也分为静态解耦和动态解耦，但因后者在实际应用中过于复杂，增大了解耦补偿环节设计的难度，故常用静态解耦来实现系统解耦的目的。但当被控对象属于多变量、非线性、时变的系统时，往往要求解耦环节具有自适应的能力，才可实现静态解耦，常用的神经网络解耦方案如图 1.2 所示。
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TF355

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本文编号：2654495