基于模糊CMAC算法的链篦机球团温度系统的应用

发布时间：2020-08-21 00:42

【摘要】：在球团生产工艺中,链篦机-回转窑的焙烧方法由于适用性强、原料造价低等优点在我国受到了广泛的应用。链篦机是链篦机-回转窑球团焙烧工艺中的重要设备,其温度场是影响球团质量的重要因素。目前关于链篦机温度场的研究主要有温度场的建模、温度场的控制及工艺参数设计三个方面。在关于温度场建模的研究中,大多数研究是在固定参数条件下完成的,不能很好的反映链篦机中温度场变化的实际情况。另一方面,由于链篦机温度场是一个受多变量影响,且存在滞后的被控对象,所以常规的控制策略往往不能实现很好的控制效果。针对上述问题,为了实现可变参数条件下链篦机温度场的建模,以及对其温度的控制,进行了以下几方面的研究:(1)根据热力学第一定律,对链篦机球团生产加工过程中的热量交互进行了机理分析,并建立了相关的平衡方程。(2)对模糊控制和CMAC神经网络算法进行分析,发现以下两个特点:(1)模糊控制在实际生产过程中虽然控制精度不高,但其控制趋势合理;(2)基本CMAC神经网络虽然存在缺陷,在离线训练时受训练样本约束较大,在自学习过程对激活权值进行无差别修正,会造成输出跳跃式变化,但比之其他智能算法,其具有收敛速度快、泛化能力强,相近输入实现相近输出的独特优势。因此本文将模糊控制与CMAC神经网络进行了结合。(3)利用MATLAB软件实现CMAC和模糊CMAC算法的编写,并将其用于复杂非线性函数的逼近,通过仿真逼近曲线初步分析模糊CMAC算法的效果,发现模糊CMAC算法在控制精度、泛化能力方面较基本CMAC均有很大提高。设计CMAC控制器和改进的CMAC神经网络控制器,并利用Lab VIEW软件建立虚拟实验环境,对链篦机的实际运行数据进行虚拟仿真,验证了模糊CMAC神经网络的实际控制效果,论证了模糊CMAC神经网络算法的可行性。
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TF046.6;TP273

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本文编号：2798670