风力送丝系统中风速平衡系统的模糊RBF控制研究

来源 :南华大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:jianzhu119
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风速调控阀门是卷烟机风力送丝系统的核心控制部件,关系到烟丝造碎率及产品质量的好坏。风速平衡研究目的在于寻求一种较合理的优化控制方法,使风力送丝系统在负荷变化频繁的工况下能够快速调整送丝管道内风速,实时保持烟丝的稳定输送。本文将理论分析和实验研究进行结合,以某风速平衡配套产品生产企业的项目为背景研制了一套多功能自动化的风速平衡控制系统,并且已在实验室研制中得到良好验证,可应用于工艺生产。本文主要内容是研究与实现卷烟机烟丝输送风速平衡系统,其中包括风速平衡系统总体结构研究、风力送丝系统管网工艺特性的分析、控制系统模块的研究、系统软件的设计以及系统实验研究分析等内容。通过分析卷烟机风力送丝具有的随机性、送丝过程中系统负载变化大、吸丝周期短(只有20S左右)等问题。提出利用全局寻优能力很强的模糊RBF(Radial Basis Function)神经网络对系统模型进行辨识学习,不断迭代预测理想的风速,以此解决其他负载对于风管风速的影响及控制阀门迟滞引起的响应不足等问题,提升系统的控制精度、响应时间和稳定性。工控设计上,风速平衡系统采用单元式工控机PLC模块设计模式。以PID理论控制思想为核心,设计一种利用智能控制理论RBF神经网络与模糊控制技术相融合的新型智能PID控制方法。通过先进的检测仪器,实时检测送丝管内输送烟丝的风速变化,按照模糊RBF神经网络的控制策略,对PID控制参数进行在线学习、运算和整定,精确控制风管风速,使送丝管内烟丝能以稳定风速输送,以保证卷烟生产安全、经济、稳定。最后通过相关软件对控制程序及操作界面的实现,完成风速平衡系统软件与硬件的调试。实验室实验阶段,充分模拟现场工业生产条件下,在工业要求温度条件下,通过模拟生产的方式不断检测和分析实验过程中的误差及原因,为提高控制系统精确度提供理论依据。实验表明模糊RBF神经网络PID控制精度、以及各类模块兼容程度都能达到预期效果,满足设计要求。
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