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【6h】

木材干燥窑集散控制系统的设计与研究

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目录

1 绪论

1.1 课题背景

1.2 木材干燥控制技术国内外发展现状

1.2.1 木材干燥窑控制系统国外研究现状

1.2.2 木材干燥窑控制系统国内研究现状

1.2.3 木材干燥窑控制算法研究现状

1.3 木材干燥的发展趋势

1.3.1 木材干燥技术的发展趋势

1.3.2 木材干燥窑控制系统的发展趋势

1.4 本文的主要研究内容

2 木材干燥工艺概述

2.1 木材中的水分

2.1.1 木材含水率

2.1.2 含水率梯度

2.1.3 木材的纤维饱和点和木材平衡含水率

2.2 木材干燥工艺

2.2.1 木材干燥基准

2.2.2 木材干燥工艺过程

2.2.3 木材干燥的缺陷及预防

2.3 本章小结

3 集散控制系统概述

3.1 集散控制系统

3.1.1 计算机控制系统

3.1.2 集散控制系统

3.2 集散控制系统的基本组成

3.2.1 集散控制系统现场控制站

3.2.2 集散控制系统工程师站

3.2.3 集散控制系统操作员站

3.3 集散控制系统网络

3.4 本章小结

4 木材干燥窑集散控制系统的设计与实现

4.1 木材干燥窑集散控制系统设计要求

4.1.1 木材干燥窑集散控制系统的整体设计要求

4.1.2 现场控制站设计要求

4.1.3 工程师站设计要求

4.1.4 集散控制系统通信网络设计要求

4.1.5 木材干燥窑集散控制系统的技术指标

4.2 木材干燥窑集散控制系统现场控制站设计

4.2.1 现场控制站硬件和软件设计方案

4.2.2 PLC的选型

4.2.3 现场控制站硬件电路设计

4.2.4 现场控制站人机界面设计

4.2.5 现场控制站软件设计

4.3 木材干燥窑集散控制系统工程师站组态设计

4.3.1 工程师站的硬件组成

4.3.2 组态与组态王软件

4.3.3 集散控制系统人机界面设计

4.4 木材干燥窑集散控制系统网络设计

4.4.1 工程师站网络配置

4.4.2 现场控制站网络配置

4.4.3 Web发布功能设置

4.5 系统安全性与可靠性及节能性研究

4.5.1 系统安全性与可靠性研究

4.5.2 系统节能性研究

4.6 木材干燥窑集散控制系统运行情况

4.7 本章小节

5 木材干燥窑模糊神经网络控制器的设计与仿真

5.1 模糊控制器

5.1.1 模糊控制器的基本结构和组成

5.1.2 模糊控制规则

5.1.3 木材干燥窑模糊控制器设计

5.2 模糊神经网络控制器

5.2.1 模糊神经网络控制器的基本结构和组成

5.2.2 模糊神经网络控制器的学习算法

5.2.3 木材干燥窑模糊神经网络控制器设计

5.3 仿真实验与结果分析

5.3.1 木材干燥窑模糊控制器仿真实验

5.3.2 木材干燥窑模糊神经网络控制器仿真实验

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

声明

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摘要

本文的研究内容涉及木材干燥科学、自动化技术、计算机技术及工业通信网络技术,主要完成了以下工作:
  (1)本文设计了基于集散控制系统“集中管理,分散控制”结构的木材干燥窑自动控制系统,使得木材干燥过程的大规模生产成为可能。系统可以远程监视和控制多台木材干燥窑;每一台干燥窑的实时数据和干燥曲线可以远程显示并提供用户可导出功能;具有完善的报警系统及快速完整安全的数据通信系统。
  (2)木材干燥窑集散控制系统主要分为现场控制站、工程师站和工业通信网络等三个部分。现场控制站用于实现单一回路控制,主要完成了现场数据采集、处理数据并显示、向执行器发送控制指令、干燥基准输入、现场报警及与上位机通信等功能;工程师站对整个系统进行监控,即完成多回路控制,主要完成组态、接收现场信号、发送控制信号、现场数据在组态软件中的关联、显示和储存大量现场数据、生成及打印报表和显示干燥曲线等功能。现场控制站和工程师站的数据交换由系统网络完成,网络由工业级的以太网构成,其具有丢包率低,实时性好等优势。系统还设计了web发布功能,使工程师可以远程监测木材干燥生产过程。
  (3)系统通过设计手动控制系统、设计完善的报警系统和报警装置及安装UPS电源等方式保证现场操作人员、干燥设备和被干燥木材的安全。另外,变频器的使用和可修改的干燥基准输入可以有效降低系统的碳排放量,节约不必要的能源浪费。现场试验表明,木材干燥窑集散控制系统基本能够达到设计之初提出的各项技术指标。
  (4)本文设计了基于BP网络的Mamdani模糊神经网络控制器,这类控制器结合了模糊控制器和神经网络控制器各自的优点,可以改变传统模糊控制器控制精度低,鲁棒性差的问题。仿真试验显示,相对于传统的模糊控制器,模糊神经网络控制器可以明显降低温湿度输出曲线的超调量、调节时间和峰值时间。另外,在加入扰动信号后,模糊神经网络控制器的抗干扰能力更强,鲁棒性更好。

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