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信息融合的高炉鼓风机防喘振控制策略研究

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目录

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1绪论

1.1课题背景

1.2国内外研究发展

1.3 浅析防喘振控制

2 防喘振控制原理及方案设计

2.1 高炉鼓风机防喘振控制原理

2.2恒压逼近防喘振线控制策略

2.3放风阀开度控制的模糊PID控制策略

2.4喘振检测与避免

2.5 小结

3 模糊PID控制器的设计与仿真

3.1模糊PID控制器设计

3.2模糊化处理

3.3模糊规则的建立

3.4 对比仿真及结果分析

3.5 小结

4 BP神经网络的设计

4.1 BP神经网络简介

4.2异常数据预处理

4.3 BP网络模型的建立

4.4 小结

5 硬件设计

5.1控制网络结构

5.2主要硬件选型

5.3 小结

6 软件设计

6.1模糊PID控制器在PLC中的实现

6.2 TIAPortalV13软件的使用及组态

6.3 小结

结论

参考文献

附录

在学研究成果

致谢

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摘要

随着全球经济的飞速发展,高炉炼铁追求的目标也更加严格,鼓风机是高炉炼铁的核心设备,因此控制喘振的发生也势在必行。生产过程中只要喘振发生而没有及时的采取有效的控制措施,便会造成很大经济损失,同时会对鼓风机在极短时间内造成重大损害。现今计算机控制技术发展迅速,其在实现高炉鼓风机控制上也越来越被需要,计算机控制技术可以保证其能够准确快速、稳定安全、方便高效的工作。本文通过对高炉鼓风机的特点、控制系统的结构及控制方法进行了有效的分析和研究,从喘振预测、信号采集分析、控制方法、对比仿真及PLC实现,分别进行了研究和设计。这些控制方法的共同作用,使监控系统达到提高工作效率和减少能耗的控制目的,使控制的实时性、可靠性、稳定性、自动化水平得到全面的提升。使高炉的产量及效率提供了可靠性保障。
  喘振是高炉鼓风机特有的不稳定运行工况,由于温度的变化,以往传统的防喘振控制方法得不到有效的发挥,使防喘振曲线常常存在一些偏差,因此会导致防喘振阀开度得不到有效的控制,这样不仅会影响高炉鼓风机的安全稳定性,还会因为防喘振阀开度过大而造成不必要的能量浪费。通过利用神经网络进行预测喘振,大大降低了鼓风机喘振发生的概率;本文尝试的多种控制方法并进行比较,其中恒压逼近防喘振线的控制策略,较固定极限流量法和可变极限流量法提高了鼓风机的性能和效率,并且加大了有效的工作区间;放风阀开度的模糊PID控制策略,将模糊控制和PID控制相结合,使动态响应及控制精度得到了很大的提高。通过Matlab对其进行仿真实验,模糊PID控制稳态调节时间较短,响应速度较加快,超调量明显减少,控制精度及稳定性良好,对比结果明显。
  本文把恒压逼近防喘振线控制方法和模糊PID控制方法结合,从而使系统的稳定性和工作效率得到显著的提升,既消除了恒压逼近防喘振线控制带来的缺点,又消除了仅使用模糊PID控制带来的不足。最后通过博途软件对其进行组态、编程以及调试,通过观察监控画面来实现对系统的监控。

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