BP神经网络算法在球磨机控制系统中的应用研究

摘要

球磨机制粉系统是个多变量的系统,各个变量之间不仅存在着严重的偶合,而且一些变量还存在着很大的纯迟延及时变性。如果球磨机制粉系统采用经典的PID控制,很难得到较好的控制效果。
　　 本文针对中储式钢球磨煤机制粉系统的多变量、强耦合、大惯性、非线性和时变性等特点,在对系统的动态特性进行了较为全面分析的基础上,设计了基于BP神经网络的球磨机解耦控制系统。仿真结果表明,文中提出的控制方法相比传统控制方法有更好的控制品质,跟踪快、鲁棒性强、解耦好,较好地解决了球磨机系统的时变性、耦合性等问题。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 球磨机制粉系统控制现状与发展

1.2 神经控制的历史及现状

第二章 球磨机制粉自动控制系统的对象特性

2.1 球磨机制粉系统的工作原理

2.1.1 球磨机制粉系统的结构和工作过程

2.1.2 影响磨煤机出力的因素

2.1.3 球磨机制粉系统的任务

2.2 球磨机制粉系统的动态特性分析

2.2.1 热风量动念对球磨机出口温度的影响

2.2.2 再循环风量对球磨机出口温度的影响

2.2.3 给煤量对球磨机出口温度的影响

2.2.4 热风量对球磨机入口负压的影响

2.2.5 再循环风量对球磨机入口负压的影响

2.2.6 给煤量对球磨机入口负压的影响

2.2.7 热风量对球磨机负荷的影响

2.2.8 再循环风量对球磨机负荷的影响

2.2.9 给煤量对球磨机负荷的影响

2.3 球磨机制粉系统的控制要求及控制难点

2.3.1 球磨机制粉系统的控制要求

2.3.2 球磨机制粉系统的控制难点

第三章 神经网络控制系统

3.1 神经网络的基本概念

3.2 人工神经网络算法

3.2.1 BP神经网络网络的前馈计算

3.2.2 BP神经网络权系数的调整规则

3.3 BP学习算法的计算步骤

第四章 基于BP神经网络算法的球磨机解耦控制系统

4.1 磨煤机制粉系统的数学模型表示

4.2 BP神经网络解耦控制系统的设计

4.2.1 球磨机的神经网络解耦设计

4.2.2 BP神经网络前向算法

4.2.3 BP神经网络反向算法

4.3 仿真

4.3.1 PID静态解耦控制系统的仿真

4.3.2 BP神经网络解耦控制系统的仿真

第五章 全文总结与分析

参考文献

致谢

附录1 MATLAB仿真源程序

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