自适应模糊控制在煤场喷雾降尘中的应用

"本文主要探讨了如何利用自适应模糊控制技术来提升煤场喷雾降尘的效果，以减少煤场粉尘对城市PM2.5的影响。文章首先介绍了基于高斯分布函数建立的粉尘浓度偏差、粉尘浓度偏差改变量及喷雾压力等关键变量的隶属度函数。接着，构建了模糊规则库，并设计了模糊控制器，建立了喷雾压力的模糊控制数学模型。通过误差反向传播学习算法优化模糊控制器的参数，以增强其适应性。在MATLAB仿真中，这种方法显示出了提高控制效果的优势。实际煤场应用表明，自适应模糊控制能够更准确地匹配喷雾压力，输出最优值以实现最佳降尘效果。" 本文关注的是环保领域中的一项重要技术——煤场喷雾降尘的自适应模糊控制。在煤炭储存过程中，露天煤场会产生大量粉尘，这不仅影响工人的健康，还严重污染城市环境，特别是对PM2.5浓度的贡献。为了改善这一情况，研究人员提出了一种新的控制策略。 该策略的核心是自适应模糊控制，它结合了模糊逻辑和误差反向传播学习算法。模糊控制允许系统根据输入变量（如粉尘浓度偏差EC和浓度偏差改变量DC）的模糊规则库进行决策，而误差反向传播学习算法则用于优化控制器参数，以适应环境变化。 在构建模糊控制模型时，首先利用高斯分布函数定义了各变量的隶属度，这有助于更好地描述和处理不确定性。接着，设计了一套模糊规则，这些规则指导着从输入到输出（即喷雾压力）的转换过程。通过模糊推理，系统能够确定最佳喷雾压力，以实现最佳降尘效果。 MATLAB仿真结果显示，引入误差反向传播学习算法的模糊控制器在跟踪环境变化方面表现出更强的适应性。实际煤场应用中，这种自适应模糊控制方法提高了喷雾压力控制的精度，使得控制值更接近于理想降尘效果所需的喷雾压力。 这项研究为煤场粉尘治理提供了一种创新且有效的解决方案，通过自适应模糊控制技术，可以在不断变化的环境中实现更精确的喷雾降尘，从而降低PM2.5的排放，改善环境质量。