基于BELBIC和FNN的球磨機(jī)解耦控制系統(tǒng)研究.pdf

1、分類號：密級：UDC：學(xué)號：碩士學(xué)位論文基于基于BELBIC和FNNFNN的球磨機(jī)解耦控制系統(tǒng)研究的球磨機(jī)解耦控制系統(tǒng)研究DecouplingControlSystemofBallMillBasedonBELBICFNN學(xué)位級別工程碩士研究生姓名錢亮專業(yè)名稱控制工程研究方向智能控制導(dǎo)師姓名、職稱楊國亮教授2016年5月日江西理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要目前我國大多數(shù)火電廠都是靠燃燒煤炭來進(jìn)行火力發(fā)電，為了使煤炭能源利用率達(dá)到最高，電廠必

2、須將煤炭磨成煤粉進(jìn)行燃燒。在磨煤過程中，球磨機(jī)在火力發(fā)電廠扮演著很重要的角色，它是火電廠發(fā)電、礦石冶煉等物料粉碎過程中的重要設(shè)備。球磨機(jī)在工廠運(yùn)行過程中能耗量很大，同時(shí)它的制粉控制系統(tǒng)是一個(gè)非線性、純滯后、大慣性、系統(tǒng)，還有很多不確定性的擾動(dòng)變量存在于系統(tǒng)中；使用常規(guī)的控制方法很難使球磨機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)優(yōu)良的控制品質(zhì)，所以我們需要探討和研究一種新型的智能控制方案運(yùn)用到球磨機(jī)控制系統(tǒng)中，解決它制粉運(yùn)行時(shí)候的控制難題。大腦情感學(xué)習(xí)智能控制器是一種

3、新型的控制器，他的理論基礎(chǔ)建立于大腦情感學(xué)習(xí)，隨著研究人員不斷的深入研究，大腦情感智能控制器（BELBIC）獲得了很多關(guān)注和被應(yīng)用在很多控制系統(tǒng)中。本文將大腦情感智能控制器運(yùn)用到球磨機(jī)控制系統(tǒng)里去，和傳統(tǒng)控制方法相比較；運(yùn)用教與學(xué)優(yōu)化算法算法對大腦情感智能控制器輸入信號的可調(diào)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)；同時(shí)加入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)，解決球磨機(jī)被控變量之間的耦合關(guān)系；主要完成的工作如下：(1)主要了解球磨機(jī)制粉過程中的工作流程和本身的結(jié)構(gòu)參數(shù)；重點(diǎn)介

4、紹了球磨機(jī)目前已經(jīng)使用的幾種常規(guī)控制方法，都不能使球磨機(jī)實(shí)現(xiàn)良好的控制效果，為了克服這一難題，需要研究出一種新型的控制方案。詳細(xì)分析了球磨機(jī)系各個(gè)變量之間的相互影響關(guān)系，給出了理想狀態(tài)下球磨機(jī)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)參考模型。(2)詳細(xì)介紹了大腦情感學(xué)習(xí)模型的生理學(xué)知識和數(shù)學(xué)描述方法，以及大腦情感學(xué)習(xí)模型里丘腦和眶額皮質(zhì)的權(quán)值調(diào)節(jié)規(guī)律；(3)運(yùn)用教與學(xué)算法（TLBO）優(yōu)化大腦情感智能控制模型的相關(guān)參數(shù)。采用通過教與學(xué)算法對大腦情感學(xué)習(xí)模型的可調(diào)參

5、數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將優(yōu)化后的參數(shù)用于控制系統(tǒng)中，有效克服了BELBIC相關(guān)參數(shù)隨機(jī)設(shè)定帶來的不利影響，提高球磨機(jī)控制系統(tǒng)的性能。(4)對于球磨機(jī)存在的多變量、強(qiáng)耦合的特性，在基于TLBO優(yōu)化的BEBIC模型參數(shù)的基礎(chǔ)上，對球磨機(jī)存在耦合關(guān)系的變量運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）進(jìn)行解耦；提出了基于BELBIC和FNN的球磨機(jī)解耦控制的方案；然后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明BELBIC控制器具有較強(qiáng)的魯棒性。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：球磨機(jī)；大腦情感學(xué)習(xí)智能控制