车牌生产线烘干系统神经网络辨识建模与仿真研究
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车牌生产线烘干系统神经网络辨识建模与仿真研究
作者:王煦芳 Publish: 2007-9-28 Hits:-
【中文题名】 车牌生产线烘干系统神经网络辨识建模与仿真研究
【英文题名】 Neural Network Modeling and Simulation of Vehicle License Drying Plant
【学科专业】 控制理论与控制工程
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2007-9-28
【中关键词】 温度,湿度,加热阀开度,进风阀开度,蒸发水量,归一化
【英关键词】 Temperature,Humitidy,Opening of Heater Valve,Opening of Fan Valve,Water Evaporation,Normalization,Time-Delay,Dynamic Recursion,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>
【论文摘要】  传统的烘干系统是基于其内部机理来建模的。本文将结合车牌半成品自动化生产线烘干系统,模拟出烘干系统的输入输出数据,然后根据这些数据进行神经网络辨识建模,建立烘干系统的数学模型。 烘干系统通过风机鼓入空气及加热丝提供热能来烘干铝板,外部温度和外部湿度的不同对鼓入空气的含水量有很大的影响,本文将根据春夏秋冬四种不同的气候条件,设计出外部温度、外部湿度、加热阀开度、进风阀开度等烘干系统输入变量,通过计算几个主要输入变量间的相关性,验证设计的输入数据具有一定的代表性,再根据烘干系统水汽质量守恒及能量守恒,由设计的输入变量值,计算出烘干系统的输出变量值,建立不同气候条件下烘干系统的输入输出数据。 最后,基于设计的输入输出数据,利用神经网络辨识的方法建立烘干系统的温湿度模型及蒸发模型。
【论文题纲】
摘要 4-5
ABSTRACT 5-6
目录 6-12
符号 12-13
第一章 绪论 13-16
1.1 本课题的研究背景及现实意义 13-14
1.1.1 本课题的研究背景 13
1.1.2 本课题的研究现实意义 13-14
1.2 车牌生产线烘干系统的研究现状 14
1.3 课题来源及主要研究内容 14-16
第二章 基于神经网络的系统辨识 16-29
2.1 神经网络概述 16
2.2 系统辨识概述 16-17
2.3 神经网络系统辨识 17-18
2.3.1 模型的选择 17-18
2.3.2 输入信号的选择 18
2.3.3 误差准则 18
2.4 BP网络 18-25
2.4.1 BP网络结构 19-21
2.4.2 BP网络学习算法 21-23
2.4.3 BP网络学习过程 23-25
2.5 Elman网络 25
2.6 Jordan网络 25-26
2.7 神经网络的两种结构 26-29
2.7.1 并联模型 26-27
2.7.2 串并联模型 27-29
第三章 烘干系统输入输出变量及数据获取 29-42
3.1 烘干系统及其输入输出变量 29-34
3.1.1 外部温度 30
3.1.2 外部相对湿度 30-31
3.1.3 进风阀开度 31
3.1.4 加热阀开度 31
3.1.5 内部温度 31-32
3.1.6 内部相对湿度 32-34
3.1.7 蒸发水量 34
3.2 数据相关性分析 34-35
3.3 烘干系统输入输出数据获取 35-40
3.3.1 春天气候 35-37
3.3.2 夏天气候 37-38
3.3.3 秋天气候 38-39
3.3.4 冬天气候 39-40
3.4 数据预处理 40-42
3.4.1 归一化 40-41
3.4.2 反归一化 41-42
第四章 烘干系统神经网络建模与仿真 42-55
4.1 温湿度模型 42-50
4.1.1 时延神经网络结构 42-43
4.1.2 时延神经网络辨识 43-46
4.1.3 动态递归神经网络结构 46-47
4.1.4 动态递归神经网络辨识 47-49
4.1.5 模型比较 49-50
4.2 干燥模型 50-55
4.2.1 时延神经网络辨识 50-51
4.2.2 动态递归神经网络辨识 51-53
4.2.3 模型比较 53-55
结论 55-56
1.主要研究工作总结 55
2.有待进一步完成的工作 55-56
攻读学位期间发表的论文 56-58
致谢 58-59
参考文献 59-62
附录1 62-68
附录2 68-73
附录3 73-80
附录4 80-83
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.388896
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