【摘要】：銅冶煉過程是一個非常復雜的過程,一套完整的銅冶煉中心控制系統由除氧給水及余熱發(fā)電系統和冶煉工藝風機系統等多個子系統構成。在系統的生產過程中,蒸汽管道壓力是一項非常重要的工藝指標,其值的穩(wěn)定與否,將直接影響余熱發(fā)電的性能、風機的正常運行及整個系統的安全運作。經分析發(fā)現,蒸汽管道壓力控制系統具有變化幅值大、非線性、強耦合等特性,傳統的控制方法很難達到理想的控制效果。因此,本文以蒸汽管道壓力為研究對象,采用一種智能控制算法來保持壓力穩(wěn)定,確保生產安全,為企業(yè)帶來最大經濟效益。本文首先對蒸汽管道壓力系統的特性進行分析,發(fā)現要建立系統的機理模型異常困難。通過重點分析系統各變量之間的耦合關系,在ARX模型的基礎上用多元線性回歸方法建立了系統的模型。然后提出一種逆系統方法對蒸汽管道壓力系統進行解耦�？紤]到實際的工業(yè)環(huán)境中,蒸汽管道壓力逆系統模型難以精確求出,因此,采用RBF神經網絡來逼近其逆模型表達式,增強了對原系統的適應能力和抗干擾能力,實現了系統的解耦。同時,采用單神經元自適應PID控制器對解耦后的系統進行控制,提高了系統的逆控制性能。在MATLAB軟件環(huán)境下,搭建蒸汽管道壓力解耦控制系統的仿真模型,仿真結果表明蒸汽管道壓力之間的耦合基本解除。最后通過OPC工具箱建立MATLAB與iFIX的通訊連接,實現了RBF神經網絡逆系統解耦控制在實際系統中的應用,現場運行結果表明控制效果良好。
【圖文】：

分為直接解耦法和間接解耦法，其中直接解耦法因其控制過程簡單、算法易的特點使其在實際應用較為普遍，下面重點列出直接解耦控制方法。直接解耦法是一種直接對被控對象進行解耦的方法，對于解耦后的 SISO，通過設計合適的模糊控制規(guī)則，使系統達到模糊解耦的目的。如圖 1.1 為的運用串聯解耦補償法實現解除系統耦合關系的控制系統結構圖。

限逼近復雜非線性函數的特點，使其廣泛運用實際工業(yè)生產中。神經網絡解耦也分為靜態(tài)解耦和動態(tài)解耦，但因后者在實際應用中過于復雜，增大了解耦補償環(huán)節(jié)設計的難度，故常用靜態(tài)解耦來實現系統解耦的目的。但當被控對象屬于多變量、非線性、時變的系統時，往往要求解耦環(huán)節(jié)具有自適應的能力，才可實現靜態(tài)解耦，常用的神經網絡解耦方案如圖 1.2 所示。
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TF355

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