控制理论与控制工程专业优秀论文 烧结配料控制系统设计与智能控制方法研究

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时间:2018-07-28

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1、【精品】毕业论文优秀毕业论文本科论文专业学术论文参考文献资料控制理论与控制工程专业优秀论文烧结配料控制系统设计与智能控制方法研究关键词:烧结矿配料系统控制系统智能控制神经网络摘要:在我国,烧结矿是高炉炼铁的主要原料一之一,其成本相对较低,对我国的钢铁工业意义重大。烧结厂将不同成分的含铁原料、溶剂和燃料等按一定比例混合进行配料形成烧结棍合矿。配料的准确性是决定烧结矿质量最重要的因素,并进而影响高炉炼铁的进行。本论文通过详细分析烧结烧结厂配料系统的现场工艺、控制要求和过程特点,采用先进的自动控制技术完成了烧结配料自动化控制系统的设计,达到了对配料过程变量的实

2、时检测,工艺流程的实时监控,过程参数的实时控制。本论文的主要工作如下:(1)论文结合鞍钢东鞍山烧结厂配料的工艺特点及技术要求,提出了由设备控制级和过程监控级二层结构组成的配料生产过程综合自动化系统。详细介绍了基于Mondicon公司的QuntuamPLC和ModbusPlus双网通讯系统技术在配料过程综合自动化的硬件组态、网络配置和控制功能,实现了配料生产的集中管理和分散控制。(2)在分析比较几种烧结矿化学成分预报方法的基础上,结合烧结过程的特点,提出用神经网络技术来建立烧结矿化学成分的预报模型。通过对人工神经网络的研究,确定采用三层前向网络,分别对每种

3、烧结矿化学成分指标建立了多个神经网络模型,通过初始化训练确定了每种模型的结构:研究了适宜的自适应学习样本数量,解决了神经网络模型实际应用中的实时性问题。(3)针对不同下料圆盘的控制要求,采用模糊自整定PID控制方案对控制系统进行设计和仿真研究,表明了系统的可行性和有效性。【精品】毕业论文优秀毕业论文本科论文专业学术论文参考文献资料控制理论与控制工程专业优秀论文烧结配料控制系统设计与智能控制方法研究关键词:烧结矿配料系统控制系统智能控制神经网络摘要:在我国,烧结矿是高炉炼铁的主要原料一之一,其成本相对较低,对我国的钢铁工业意义重大。烧结厂将不同成分的含铁原

4、料、溶剂和燃料等按一定比例混合进行配料形成烧结棍合矿。配料的准确性是决定烧结矿质量最重要的因素,并进而影响高炉炼铁的进行。本论文通过详细分析烧结烧结厂配料系统的现场工艺、控制要求和过程特点,采用先进的自动控制技术完成了烧结配料自动化控制系统的设计,达到了对配料过程变量的实时检测,工艺流程的实时监控,过程参数的实时控制。本论文的主要工作如下:(1)论文结合鞍钢东鞍山烧结厂配料的工艺特点及技术要求,提出了由设备控制级和过程监控级二层结构组成的配料生产过程综合自动化系统。详细介绍了基于Mondicon公司的QuntuamPLC和ModbusPlus双网通讯系统

5、技术在配料过程综合自动化的硬件组态、网络配置和控制功能,实现了配料生产的集中管理和分散控制。(2)在分析比较几种烧结矿化学成分预报方法的基础上,结合烧结过程的特点,提出用神经网络技术来建立烧结矿化学成分的预报模型。通过对人工神经网络的研究,确定采用三层前向网络,分别对每种烧结矿化学成分指标建立了多个神经网络模型,通过初始化训练确定了每种模型的结构:研究了适宜的自适应学习样本数量,解决了神经网络模型实际应用中的实时性问题。(3)针对不同下料圆盘的控制要求,采用模糊自整定PID控制方案对控制系统进行设计和仿真研究,表明了系统的可行性和有效性。【精品】毕业论文

6、优秀毕业论文本科论文专业学术论文参考文献资料控制理论与控制工程专业优秀论文烧结配料控制系统设计与智能控制方法研究关键词:烧结矿配料系统控制系统智能控制神经网络摘要:在我国,烧结矿是高炉炼铁的主要原料一之一,其成本相对较低,对我国的钢铁工业意义重大。烧结厂将不同成分的含铁原料、溶剂和燃料等按一定比例混合进行配料形成烧结棍合矿。配料的准确性是决定烧结矿质量最重要的因素,并进而影响高炉炼铁的进行。本论文通过详细分析烧结烧结厂配料系统的现场工艺、控制要求和过程特点,采用先进的自动控制技术完成了烧结配料自动化控制系统的设计,达到了对配料过程变量的实时检测,工艺流程

7、的实时监控,过程参数的实时控制。本论文的主要工作如下:(1)论文结合鞍钢东鞍山烧结厂配料的工艺特点及技术要求,提出了由设备控制级和过程监控级二层结构组成的配料生产过程综合自动化系统。详细介绍了基于Mondicon公司的QuntuamPLC和ModbusPlus双网通讯系统技术在配料过程综合自动化的硬件组态、网络配置和控制功能,实现了配料生产的集中管理和分散控制。(2)在分析比较几种烧结矿化学成分预报方法的基础上,结合烧结过程的特点,提出用神经网络技术来建立烧结矿化学成分的预报模型。通过对人工神经网络的研究,确定采用三层前向网络,分别对每种烧结矿化学成分指

8、标建立了多个神经网络模型,通过初始化训练确定了每种模型的结构:研究了适宜的自适应

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