本文關(guān)鍵詞：微波干燥褐煤過程的模糊動態(tài)模型及溫度控制研究

  更多相關(guān)文章： 微波干燥 模糊動態(tài)模型 模糊聚類算法 子空間辨識 溫度控制

【摘要】：煤是一種極為重要的化石燃料,我國煤礦資源儲量豐富,居世界第三位。在煤的總儲量中,褐煤等低階煤儲量占了總儲量將近一半的比重。這些低階煤由于含水量過高,物理化學(xué)性質(zhì)不穩(wěn)定等原因,實際的使用受到很大限制。若能有效移除低階煤包含的水分,則有望從源頭上解除低階煤的使用限制,因此低階煤的高效干燥十分重要。傳統(tǒng)的低階煤干燥方式多采用熱干燥技術(shù),這種干燥方式能量使用效率低,干燥時間長,廢氣排放量大。作為一種新型的干燥方式,微波干燥的原理和傳統(tǒng)干燥方式截然不同,與傳統(tǒng)干燥方式相比具有能量使用效率高,干燥時間短,清潔無污染等特點,因此微波干燥是一種在低階煤干燥領(lǐng)域很有應(yīng)用前景的干燥方式。但是由于微波干燥低階煤的過程中溫度控制困難,實際應(yīng)用中容易導(dǎo)致熱失控現(xiàn)象的發(fā)生,這大大阻礙了微波在低階煤干燥領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。為了防止低階煤的微波干燥過程出現(xiàn)熱失控現(xiàn)象,促進微波干燥技術(shù)在低階煤干燥領(lǐng)域的廣泛使用,在考慮干燥過程存在的非線性、時變性和強耦合性的情況下,本文引入模糊動態(tài)模型來描述褐煤的微波干燥過程,并基于模型預(yù)測控制算法研究微波干燥褐煤過程的溫度控制。論文的主要研究內(nèi)容如下:(1)分析微波干燥低階煤、微波加熱過程機理建模、模糊模型辨識方法以及溫度控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀,根據(jù)微波干燥褐煤過程的特性,以微波干燥褐煤過程的輸入輸出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于改進的Gustafson-Kessel聚類算法和子空間方法分別對模糊動態(tài)模型的前件參數(shù)和后件參數(shù)進行辨識;(2)基于微波干燥褐煤過程的模糊動態(tài)模型,應(yīng)用模型預(yù)測控制算法設(shè)計微波干燥褐煤過程的溫度控制器,并針對微波干燥系統(tǒng)的輸入約束,設(shè)計帶輸入約束的溫度控制器;(3)以MATLAB為平臺,對模糊動態(tài)模型辨識以及溫度控制過程進行仿真,并在微波干燥實驗系統(tǒng)上進行實驗驗證。
【關(guān)鍵詞】：微波干燥 模糊動態(tài)模型 模糊聚類算法 子空間辨識 溫度控制
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD849.2;TP273
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-18
• 1.1 研究背景和意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 低階煤干燥研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 微波加熱過程的建模研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 基于模糊模型辨識方法的研究現(xiàn)狀14
• 1.2.4 溫度控制技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 研究內(nèi)容16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 2 微波干燥褐煤過程的模糊動態(tài)模型辨識18-36
• 2.1 實驗系統(tǒng)介紹及實驗描述18-20
• 2.1.1 實驗系統(tǒng)介紹18-19
• 2.1.2 實驗描述19-20
• 2.2 模糊動態(tài)模型概述20-21
• 2.3 模糊動態(tài)模型的前件辨識21-27
• 2.3.1 模糊聚類算法概述22
• 2.3.2 模糊c均值聚類算法22-23
• 2.3.3 Gustafson Kessel聚類算法及其改進算法23-24
• 2.3.4 基于改進的Gustafson-Kessel聚類算法的實驗數(shù)據(jù)處理24-26
• 2.3.5 基于隸屬度和輸入功率融合的全局模糊動態(tài)模型26-27
• 2.4 模糊動態(tài)模型后件辨識27-35
• 2.4.1 子空間辨識方法概述27-28
• 2.4.2 模糊動態(tài)模型分析28
• 2.4.3 漢克爾矩陣塊與系統(tǒng)相關(guān)矩陣28-30
• 2.4.4 基于卡爾曼濾波算法的狀態(tài)估計30-31
• 2.4.5 模糊動態(tài)模型線性定常表達式的幾何特性31-33
• 2.4.6 系統(tǒng)矩陣的計算33-35
• 2.5 小結(jié)35-36
• 3 微波干燥褐煤過程的溫度控制36-47
• 3.1 模型分析與模型預(yù)處理36-37
• 3.2 基于兩種表達形式的模型預(yù)測控制器設(shè)計37-42
• 3.2.1 基于脈沖算子表達式的模型預(yù)測控制器設(shè)計38-39
• 3.2.2 基于離散時間拉蓋爾多項式的模型預(yù)測控制器設(shè)計39-42
• 3.3 帶輸入約束的模型預(yù)測控制器設(shè)計42-46
• 3.3.1 約束的矩陣不等式表達42-44
• 3.3.2 具有輸入約束的模型預(yù)測控制器設(shè)計44-46
• 3.4 小結(jié)46-47
• 4 仿真與實驗驗證47-58
• 4.1 模糊動態(tài)模型辨識仿真47-50
• 4.2 微波干燥褐煤過程的溫度控制仿真50-55
• 4.2.1 無約束模型預(yù)測控制仿真50-53
• 4.2.2 帶輸入約束的溫度控制仿真過程及結(jié)果分析53-55
• 4.3 溫度控制效果實驗驗證55-56
• 4.4 小結(jié)56-58
• 5 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 總結(jié)58
• 5.2 展望58-60
• 致謝60-61
• 參考文獻61-66
• 附錄66-69
• A. 模糊動態(tài)模型辨識結(jié)果(c=16)66-69
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄69
• C. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項目69

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本文編號：670491