| 【中文题名】 | 电弧炉温度及电流平衡智能控制系统 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-3-28 |
| 【中关键词】 | 电弧炉,模糊控制,专家控制,神经网络,优化决策, |
| 【英关键词】 | EFA,fuzzy control,expert control,neural network,optimum decision-making, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>自动控制、自动控制系统>计算机控制、计算机控制系统 |
| 【论文摘要】 | 本论文首先介绍了大功率电弧炉控制系统的现状及发展趋势,分析了本项目的重要性。
针对电弧炉冶炼生产过程多变量耦合、时变非线性、大时延和强干扰等特点,概要介绍了几种智能控制理论,在此基础上引入控制理论和技术构成三级控制模式——进程级、单元级和驱动级;由温度控制外环和电流平衡控制内环的双环路结构来具体实现电弧炉温度和电流平衡的智能集成控制;采用模糊专家、自适应神经网络、优化决策等多项智能控制理论和技术,建立满足生产工艺要求的温度进程和电流进程;由专家模糊解耦智能控制器来实现三个电极电流平衡控制;控制系统有效保证了电弧炉三相电流的平衡和生产工艺对温度的需求。
基于上述方案的确立,确定了装置的硬、软件设计方案。研制出以工控机为中心与模块化外设的一体化的硬件控制基础,重点阐述了智能系统软件的软件实现及其关键技术。
论文还给出了系统的实际运行结果,结果表明系统实现了对整个生产过程的智能自动控制,提高了冶炼生产的自动化程度并保证了冶炼生产工艺的稳定性,具有广泛的应用前景。 |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
7-11 |
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1．1 大功率电弧炉控制系统的现状 |
7 |
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1．2 项目的目的和意义 |
7-9 |
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1．3 任务来源 |
9 |
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1．4 国内外研究的现状及发展趋势 |
9-11 |
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第二章 智能控制理论 |
11-25 |
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2．1 智能控制概述 |
11-12 |
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2．1．1 智能控制的定义 |
11 |
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2．1．2 智能控制系统的类型 |
11-12 |
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2．2 神经网络系统 |
12-16 |
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2．2．1 多层前向网络 |
13-14 |
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2．2．2 BP算法 |
14-16 |
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2．3 模糊控制理论 |
16-19 |
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2．3．1 模糊理论概述 |
16-17 |
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2．3．2 模糊逻辑系统 |
17-19 |
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2．4 专家控制系统 |
19-23 |
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2．4．1 专家系统的基本结构 |
19-20 |
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2．4．2 规则系统 |
20 |
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2．4．3 专家系统常用推理方式 |
20-21 |
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2．4．4 建立专家系统的步骤与特征 |
21-23 |
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2．5 智能控制实现方法 |
23-25 |
|
第三章 系统控制结构的研究 |
25-39 |
|
3．1 系统简介 |
25-26 |
|
3．2 系统三级控制体系 |
26-29 |
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3．2．1 智能控制系统进程级 |
27 |
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3．2．2 智能控制系统单元级 |
27-28 |
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3．2．3 智能控制系统驱动级 |
28-29 |
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3．3 智能控制系统的设计 |
29-39 |
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3．3．1 温度智能控制外环 |
29-34 |
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3．3．2 三相电流平衡控制内环 |
34-39 |
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第四章 智能控制系统的研制 |
39-54 |
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4．1 控制系统的简述 |
39 |
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4．2 系统硬件设计 |
39-40 |
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4．3 大功率双向可控硅无触点电机控制装置 |
40 |
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4．4 系统软件设计 |
40-43 |
|
4．4．1 控制算法模块 |
42 |
|
4．4．2 控制输出模块 |
42 |
|
4．4．3 实时数据模块 |
42 |
|
4．4．4 系统参数整定模块 |
42-43 |
|
4．4．5 历史数据模块 |
43 |
|
4．4．6 报警模块 |
43 |
|
4．4．7 帮助模块 |
43 |
|
4．5 基于Web管理的系统 |
43-44 |
|
4．6 软、硬件系统关键技术 |
44-53 |
|
4．6．1 可靠性和抗干扰技术 |
44-46 |
|
4．6．2 高精度高速A／D采样 |
46-47 |
|
4．6．3 多通道DMA数据采集 |
47-48 |
|
4．6．4 一阶递推数字滤波法 |
48 |
|
4．6．5 包技术 |
48-49 |
|
4．6．6 海量存储技术 |
49-50 |
|
4．6．7 嵌入式的Flash动画技术 |
50 |
|
4．6．8 二维图形拟合技术 |
50-51 |
|
4．6．9 三维图形投影技术 |
51-52 |
|
4．6．10 基于TCP／IP的网络通讯 |
52 |
|
4．6．11 算法的实现 |
52-53 |
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4．7 结论 |
53-54 |
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第五章 系统运行及结论 |
54-55 |
|
5．1 实验室调试 |
54 |
|
5．2 现场安装调试 |
54 |
|
5．3 研究成果的应用、推广的前景及分析 |
54-55 |
|
参考文献 |
55-58 |
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致谢 |
58-59 |
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攻读学位期间的主要研究成果 |
59 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.377747 |
