脂液含油量预测—模糊控制方案分析与研究

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目前,设备老化,自动化程度不高是国内松香加工业的普遍现象,而且现场工人劳动强度大,其中某些岗位具有的一定的危险性。云南植物丰富,松树覆盖面广,种类丰富,松树中含有的树脂是生产松香、松节油的主要原料。云南是生产松香的大省,为了提高产品质量及改善工人的工作环境,对原有的设备进行配套改造正在松香行业内逐渐推广。本文针对景谷松香厂技术改造过程中出现的难点进行了综合分析与研究,充分考虑了实际生产系统中存在的大时滞现象及脂液含油量在线检测无法实现的情况,为解决实际生产中的此类闯题,提出预测—模糊控制方案,该方案结合了模糊控制及人工神经网络两者的优势。模糊控制可以有效克服系统精确模型难于确立及由于系统存在滞后所造成的影响,基于人工神经网络的预报模型是弥补脂液含油量无法在线检测这一技术难点的有效途径。同时,本文对有关模糊控制和人工神经网络方面的基本概念作了介绍。 本文最后部分介绍了用MATLAB模糊逻辑工具箱进行模糊控制器的设计方法,以及为了可以在Simulink中进行神经网络的可视化仿真,利用函数将已设计好的神经网络对象转换成相应的Simulink形式,同时给出了用MATLAB的Simulink进行仿真的结果,证实了该方法在理论上的有效性与可行性。 本文对工业过程中普遍存在的大滞后及待测值难于获取的实际难点提供了一种解决思想,有一定的工程应用参考价值。
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