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首页智能控制技术在配料系统中的应用:模糊、神经网络与预测控制
该文档是关于人工智能在原料场配料控制系统中应用的研究,主要探讨了机器学习和智能控制技术,特别是模糊控制与径向基函数神经网络(RBF)在预测控制中的作用。 正文: 该文深入研究了自动控制理论的历史、现状及未来趋势,特别是在智能控制领域的进展。智能控制是自动控制理论的一个分支,它融合了多种技术,如模糊逻辑、神经网络和免疫理论,以解决复杂系统的控制问题。文件中特别提到了模糊控制和基于径向基函数神经网络的预测控制技术。 模糊控制是一种基于人类语言规则的控制策略,它模仿人类的决策过程来处理不确定性和模糊性。文件详细介绍了模糊控制的基本原理,包括模糊控制器的设计,如尺度变换、模糊化、去模糊化以及模糊规则的制定。模糊PID控制器是模糊控制与传统PID控制的结合,能更好地适应系统动态变化,提高控制性能。 神经网络作为人工智能的重要组成部分,也在文件中得到了详尽的阐述。它模拟人脑神经元的工作方式,通过学习和适应来改善其性能。径向基函数神经网络(RBF)作为一种特殊的神经网络模型,因其快速学习能力和良好的非线性映射能力而在预测控制中得到广泛应用。文件详细讨论了RBF神经网络的基本结构、学习算法以及其在模型预测控制中的应用。 模型预测控制(MPC)是一种先进的控制策略,它通过预测系统未来的动态行为来优化控制决策。文档讲述了MPC的发展历程,基本原理,包括其分类、基本特征和控制步骤,并指出如何利用RBF神经网络进行模型预测,以实现更精确的控制效果。 这篇文献详细探讨了人工智能,特别是模糊控制和RBF神经网络在原料场配料控制系统中的智能控制应用,为理解和改进此类系统的自动化水平提供了理论基础和技术参考。
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福州大学硕士学位论文
1.4
论文选题的背景及主要内容
在钢铁冶炼行业中
,
称重配料的过程是其一个重要控制过程
。
各种炼钢炼铁
所需的原料矿种经过火车和送料皮带的输送
,
到达原料场
。
按照预先设定的配比,
经过下料圆盘混合
,
达到原料的比例要求
。
如果称重配料过程中
,
料种的特点和
料量没有掌握好
,
就会影响成品的成分
,
以致影响最后炼钢或炼铁的质量
。
现阶段国内外大部分的称重配料系统
,
控制方式比较粗糙
,
不能够及时根据
料种和料量的设定变化控制下料量
,
以致影响最后配料的效果
。
针对以上控制中
岀现的情况
,
利用模糊控制和神经网络的思想根据皮带上的称重传感器传输的料
量控制下料圆盘的下料量
,
控制称重配料过程满足生产的需要
。
在原料场中现阶段主要运用的配料成分有以下几种
;
精矿
、
印度矿
、
澳矿
、
钢渣
、
轧皮
、
澳球粉
、
富矿等等
。
各种原料的称重和配比的精度直接影响到其产
品的成本和质量
,
原料场控制方式采用的是连续生产方式
,
即在生产过程中实时
地通过控制各配料的圆盘下料流量來达到设定配比值
。
长期以来国内外对称重配料流量的控制都是采用常规的
控制算法或者
使用模糊
控制算法
,
虽然
具有结构简单
、
易于实现等优点
,
但实际生产
观察中
,
我们发现常规
的控制算法控制效果并不理想
。
由于控制对象存在较
大的非线性
、
时变性和不确定性
,
使得传统的控制策略无能为力的
。
智能控制技
术的蓬勃发展为满足这些被控过程的控制要求带來了契机
。
本文针对原料场称重
配料生产过程中不同圆盘下料的流量称重控制
,
采用智能控制策略进行控制以实
现系统的高质量要求
。
钢渣料仓流量控制对象存在一定的纯滞后性和较大非线性
。
备用仓流量控制
对象存在一定的非线性
,
较大的不确定性
,
时变性
。
本文釆用智能控制策略中的
模糊控制和神经网络控制对上述的两个控制对象分别进行控制
,
以实现系统的要
求
。
在整个智能称重配料控制系统中
,
上位机釆用西门子组态软件
下位机釆用西门子
使用工业以太网
、
西门子
通讯
、
、
等多种通讯方式
,
现场与南京三埃称重仪表和
变频器通讯
,
从而实现了对现场设备的控制
。
本文主要的研究工作和取得的成果如下
:
、
简要介绍了智能控制技术的产生
、
发展
、
现状及其发展趋势
。
、
本课题为福建三明闽光钢铁集团有限公司烧结分厂
年度原料
场计算机监控系统技改项目
,
在本文中将智能控制技术应用于智能化圆盘配料控
制中
,
取得了良好的控制效果
,
现已投入生产
,
硬件和软件系统运行正常
,
提高
8
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智能控制在原料场配料控制系统中的应用
了生产效率
,
具有工程实际应用价值
,
同时也是本文的研究成果
。
、
介绍了生物免疫原理和模糊控制的原理和设计
。
、
介绍了神经网络控制的原理和设计
,
重点介绍了径向基神经网络与预测
控制相结合的原理和设计方案
。
、
介绍了智能配料计算机监控系统的软硬件结构和实现功能
。
、
针对备用料仓的控制要求
,
采用免疫模糊
控制策略对控制系统进行
设计和仿真研究
,
仿真结果充分表明了系统的可行性和有效性
,
并在实际应用中
取得了良好的效果
。
、
针对钢渣料仓的控制要求
,
采用基于径向基神经网络辩识的模型预测控
制系统进行设计
、
仿真研究
,
在实际应用取得了良好的效果
。
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福州犬学硕士学位论文
第二章免疫理论及模糊控制器的原理及其设计
2.1
生物免疫机理介绍
近年来
,
关于生命体内人脑的思维方式与身体免疫系统的运行方式也逐渐被
科学家所掌握
,
并且开始在被控对象比较复杂的控制领域应用
,
产生了模拟人脑
的神经网络控制系统和根拯生命体内免疫系统机能产生抑制和抵御外部信号变
化的反馈机理
,
该理论现在也已经在许多控制系统中得到应用
。
例如基于免疫机
理的遗传算法和加入免疫机理的模糊控制理论
。
免疫功能是生物体的基本生理性能
,
系统的抑制机理和主反馈机理相互协
作
,
一段时间后就能消除抗原
,
使免疫反馈系统趋于平衡
。
当外来侵犯的抗原进
入生物体内时
,
生物的免疫系统可以应激性地生成抗体来抵御
,
当抗原和抗体结
合后
,
会在生物体内产生反应
,
通过特殊酶的生成作用或者吞噬作用毁坏和消灭
抗原
。
生物的免疫系统由淋巴细胞和抗体分子组成
,
淋巴细胞又由胸腺产生的
细胞
(
分别为辅助细胞
;
•和抑制细胞
;
)
和骨髓产生的
细胞组成
。
当抗原进入生物体内并经过周围细胞消化后
,
信息被传递给
细胞
,
免疫系
统中淋巴细胞的辅助细胞和抑制细胞
;
应激
,
做出刺激淋巴细胞中
细胞的
反应
,
受激以后的
细胞则可以产生抗体以消除抗原
。
而在淋巴细胞中
,
细
胞和
;
细胞有相互抑制的作用
,
当抗原增加的时候
,
;
细胞减少
,
则被抑制的
细胞增多
,
使得产生抗体的
细胞也相应地增多
,
就对抗原产生破坏作用
。
同样
地
,
当抗原减少的时候
,
;
细胞增多
,
从而抑制了
细胞的产生
,
使
细胞也
相应地减少
。
经过一段时间间隔以后
,
免疫反馈系统便趋于平衡
。
抑制机理和主
反馈机理之间的相互协作
,
是通过免疫反馈机理对抗原的快速反应和稳定免疫系
统完成的
。
这就是免疫系统根据抗原的快速反应和抑制平衡的原理临
。
2.2
生物免疫基本控制原理
免疫系统虽然十分复杂
,
但其抗御抗原的自适应能力却是十分明显的
。
生物
信息系统的这些智能行为
,
为科学和工程领域提供了各种理论参考和技术方法
。
例如
,
可以将免疫理论用于
控制器中
。
10
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