一、基于模糊控制规则自修正算法的热处理炉系统（论文文献综述）
赵保权[1]（2021）在《蓄热式台车热处理炉燃烧系统控制策略研究》文中研究指明
顾培耀[2]（2021）在《加热炉钢坯顺序控制系统设计》文中指出我国是全球钢铁产量最大的一个发展中国家,因此在钢铁加工技术革新与推广上也一直给予了高度关注与重视。由于钢铁加工是一个非常耗能的行业,并且以加热炉耗能所占比例最高,所以加热炉控制就成为了最不容忽视的一个关键环节。对加热炉控制系统根据生产实际做出相应优化,既能从源头上保证钢坯质量、实现生产效率大幅提升,还能将能耗降到最低。因此改进与优化完善加热炉控制系统,最大限度地降低能耗,切实提高钢铁生产的质量和效率,这些都是利国利民的事,值得我们不断的探索研究。本论文设计便是以加热炉生产过程的控制为研究课题,分析研究了整个钢坯热轧工艺流程和操作时的各个因数,运用顺序控制设计了对加热炉的控制系统。作为本系统中最重要的加热炉的温控环节,以当前备受业界人士推崇与青睐的模糊PID控制算法为着手点,根据实际生产需求及系统运行要求设计出相适应的模糊PID控制器,并用软件对模糊PID控制算法和常规PID算法仿真并进行了对比分析,得出模糊PID控制比较优势。对加热炉的脉冲燃烧控制进行了研究分析,运用脉宽调制技术对烧嘴的燃烧输出时间经行控制,达到控制温度的效果。设计了模糊PID控制的温度控制系统和常规PID控制的炉压控制系统。最后设计了系统的组态监控系统,采用PROFIBUS DP构建网络通信,运用西门子Win CC软件设计系统监控界面,并对获得的温控及压控数据进行比较分析,验证设计系统的可用性。加热炉钢坯顺序控制系统能够在实际的生产设备中正常运行,实现了对加热炉的有效控制。相比于常规的控制系统,达到了优化生产流程、提高生产率和降低能耗的设计要求。能够有效的提高企业的经济效益,对加热炉的钢胚加工系统控制有一定的参考意义。
沈康[3]（2019）在《锻造生产过程的能量建模及节能调度研究》文中研究说明在“十三五”节能减排综合工作方案中,我国将促进传统产业转型升级和加强工业节能放在了首要位置。钢铁类行业作为能源消耗大户,是重点关注的节能领域之一,本文就针对锻造行业能源问题进行节能减排研究。本文针对锻造生产过程的基本流程首先开展了对能量流形式的研究,基于能量流平衡模型,选择加热炉系统进行能量收支平衡分析,从中挖掘出四项主要能耗损失问题,并提出相应的改进方向,然后针对工艺优化方向开展节能研究,通过升温工艺选择、装炉调度优化帮助实现节能。锻造生产能量流的研究采用物质流与能量流相结合的手段,能量流以物质流为载体流动,根据物质流和能量流离散与连续并存的特点,采用了定点模型方法进行能量流建模,最终在对物质流对能量流影响关系进行讨论,明晰生产中物质对能量影响的方式。基于能量流平衡的基础,选择以关键的加热炉环节为对象,界定加热炉系统并进行热收支平衡分析,根据加热炉热收支实测结果分析发现有效热利用低、烟气热损、炉体积蓄热和燃料不完全燃烧是主要热损因素,针对四项主要热损问题,提出了工艺改进方向和设备改进方向。加热炉升温工艺分析研究中,首先给出了两种升温工艺形式:阶段式升温和平滑升温,并对两种升温形式进行监测对比。实验监测中采用相同加热过程、不同升温曲线,最终结果分析给出了不同升温曲线对能耗的影响关系,并帮助选择低能耗升温工艺形式。装炉工艺优化以热处理系统装炉调度为对象,根据热处理装炉模型建立了最大装炉体积和质量、最短等待时间和最低均值能耗的调度优化模型,然后结合NSGA-II、SPEA2、DOPGA算法优点进行多目标混合算法设计,并对实际装炉进行调度求解,最终结果分析发现随着进化代数的增加,装炉方案利用率不断提高,最终均值能耗与等待时间与理论最优结果极为相近。
梁欢欢[4]（2016）在《热风炉燃烧控制系统的优化设计与研究》文中研究指明在高炉炼铁生产中,热风炉是重要的加热鼓风设备,为高炉连续地提供高温热风。提高热风温度有利于高炉生产过程的正常、高效地进行,同时可节省能源消耗,降低炼铁成本等。传统的热风炉燃烧控制过程存在一些问题,控制的难点在于工艺复杂,调节滞后等。总之,如何对燃烧过程中拱顶温度进行精确、合理地控制,显得及其重要。本文首先从龙钢实际项目中,分析了高炉热风炉控制过程的相关工艺要求;提出热风炉控制系统的总体结构、软硬件相关配置;完成了下位机系统（包括S7-400H PLC主站、4个ET-200M远程站）的设计;实现了上位机监控系统（包括热风炉工艺总貌画面、工艺操作画面）的功能。其次,燃烧过程具有非线性、滞后性、时变性等特点,且难以建立准确的数学模型。系统要求对拱顶温度进行准确有效地控制,因此常规的PID控制效果并不好。分析燃烧期拱顶温度的变化特点,结合模糊PID控制的良好动态性能和鲁棒性等优点。因此,设计了基于模糊PID的拱顶温度控制系统,并且对拱顶温度的三种控制算法（PID控制、模糊控制、模糊PID）进行仿真对比,根据仿真结果分析得,模糊PID算法在系统中的控制效果较为良好。最后,将模糊PID算法应用在PLC控制系统中。在Matlab中生成模糊控制规则表,并离线存入STEP7的数据块中。在STEP7软件中编写模块化程序,实现模糊PID控制算法在工程中的应用。
韩雅慧[5]（2016）在《面向汽车空调控制系统的模糊自适应算法研究》文中进行了进一步梳理随着科学技术的蓬勃发展,人们对汽车空调的需求也从简单的温度控制,上升为温度控制效率问题。传统汽车空调控制技术中存在着易震荡、时延大、舒适性差等问题,还需要进一步研究。空调控制系统的一个重要的研究方向是基于模糊控制的方法。模糊控制虽然具有鲁棒性,算法简单等特点,但对于样本集要求较高,且在控制过程中无法实时更新规则库,制约了控制效果。本文以模糊控制原理为理论基础,参考二次指派问题,结合蚁群算法对模糊规则进行自学习,同时针对现有的理论计算模型存在的一些不足提出了改进方法并仿真实验验证改进模型的有效性。本文的主要工作有:1.对汽车空调控制的研究现状进行描述,阐述汽车控制理论,分析理论分析模型使用的算法,以及模糊控制技术在当前领域的结合情况。2.针对理论计算模型存在的公式繁琐、采集数据较多、部分数据难定义的问题,提出通过变更建模对象,建立新的热负荷平衡方程的方法进行修正。该模型取得较好的控制效果,缩短了温控时间,有效的提高了控制效率。针对理论计算模型并未设定车内气体的流体通率的指标,存在空气质量不佳的问题,参考我国汽车空调控制对空气质量的要求,引入换气新风模块,对理论计算模型外循环模式下的热值计算进行修正,弥补热值损失。实验表明,将换气新风模块与上文提到的新模型结合,不仅能够有效的缩短温控时间,提高温控效率,还能够大大提高车内空气的质量,具有更好的舒适度。3.最后,参考蚁群算法在二次指派问题中的应用,考虑模糊控制中规则无法实时更新的问题,提出一种基于模糊自适应的控制模型。利用蚁群算法对数据进行规则学习,并将学习到的规则实时更新到规则库中,实现模糊自适应控制。该模型取得了较好的控制效果,在样本集不全面的情况下,有效提高了控制效果的准确率。本文使用某公司提供的实车测试数据集进行仿真实验并对比算法在响应时间、阀门控制的效果。研究表明基于模糊自适应的控制算法在阀门控制准确性方面高于仅基于模糊控制的模型,同时,在温控效果和时间效率这两个指标上表现更佳。因此本课题的研究具有一定的研究意义与应用价值。
吴勇[6]（2013）在《多台电阻炉温度智能群控系统的设计》文中研究指明电阻炉是工业生产中常用的电加热设备，其炉温控制是一个具有大惯性、纯滞后等特点的非线性时变系统，很难用数学方法建立精确的模型和确定参数，应用传统的PID控制难以实现对温度的稳定、准确、快速的调节。设计一种控制精度高、运行稳定的电阻炉温度控制系统具有很高的应用价值。随着工业技术的发展，特别是智能控制理论和计算机控制技术的突飞猛进，温度控制系统的研究也取得了巨大的突破，形成了一些先进的控制方式，如智能PID、自适应控制、模糊控制等，其控制精度高、效果好，可广泛应用于温度控制系统及相关设备的技术改造，满足工业生产中对高性能温度控制器的需求。本课题根据电阻炉实际生产过程对温度控制的要求，提出了一种由温度-电流双闭环控制和模糊控制相结合的智能控制方案，以PLC作为控制核心，并引入脉宽调制技术（PWM）和双向可控硅调功等先进控制方式。该系统充分应用模糊控制器的智能特点，以及PLC的编程维护方便、抗干扰能力强的优点，和传统PID调节器相比提高了加热炉温度控制系统的精度和稳定性。同时,针对多台电阻炉的变值温度群控工艺要求，综合考虑变压器终端负载均衡问题，设计出电阻炉温度智能群控策略，使之能够达到响应速度快、超调量小、稳态误差小等性能目标。仿真与应用结果表明：该智能控制系统控制方案合理，控制算法可行，在很大程度上改善了电阻炉控制系统的动、静态特性，达到了预期目的。
于宽[7]（2013）在《大型碳纤维预氧化装备温度控制特性研究及应用》文中指出大型预氧化装备是PAN基碳纤维工业化生产的关键设备之一,其主要技术指标对提高碳纤维产量和性能至关重要。如何缩短预氧化升温时间,提高温度均匀性和控温精度,降低预氧化装备能耗,是国产大型预氧化装备需要解决的关键技术。本文借助于计算机仿真与模拟技术,对大型预氧化装备的温度控制特性进行了系统研究,主要包括：（1）温度控制算法研究及应用建立了大型预氧化装备的温控系统模型,通过实验获得了大型预氧化装备的阶跃响应曲线,利用辅助变量最小二乘法进行了模型参数的辨识。研究了用于大型预氧化装备的模糊自适应PID控制算法和基于BP神经网络的自适应PID控制算法并利用MATLAB进行仿真研究。仿真结果表明,与常规PID相比,两种算法都具有控制精度高、超调量小、抗干扰能力强等优点,其中基于BP神经网络的自适应PID控制在超调量及抗干扰能力方面优于模糊自适应PID控制,但BP神经网络算法复杂,其响应时间比模糊自适应PID控制稍长。针对模糊控制存在量化误差的缺陷,采用线性插值的方法,对模糊规则进行细化,推导了相应的计算公式,并在PLC上编程实现,消除了量化误差,显着改善了系统性能。（2）流场与温度场模拟研究以计算流体动力学和传热学的基本控制方程为基础,建立了大型预氧化装备炉内气体流动与传热的数学模型；利用有限体积法,对流动与传热的控制方程进行离散化处理,得到了瞬态流动与传热的离散方程；根据SIMPLE算法推导了速度与压力修正值的计算公式。通过分析大型预氧化装备的结构特点,合理简化,采用二维模型研究大型预氧化装备的流场和温度场,利用GAMBIT建立了不同条件下的模型并划分网格,采用Fluent进行了模拟。根据模拟结果,针对大型预氧化装备的结构、导风罩旋转角度以及PAN原丝在炉膛中的分布提出了一系列优化建议。在改进结构设计、优化导风罩旋转角度的基础上进行了温度场模拟,结果表明,改进和优化后的大型预氧化装备空载时具有较好的温度均匀性。（3）控制系统设计与软件开发根据本文研究成果,设计了一套具有高性能、高可靠性、高性价比和良好扩展能力的控制系统方案,并成应用于年产800吨PAN基碳纤维生产线的研制开发。开发了大型预氧化装备温度控制系统的PLC软件,利用多项式拟合加外部补偿的方式实现了0.02℃的高精度温度测量；采用模糊自适应PID控制和分段温度控制策略确保升温速率和控温精度；利用基于RS485总线的USS通讯实现了对3个子网共72台变频器的实时控制,通过合理的参数设置和软件优化,实时性完全满足生产要求；设计了一种智能预氧化装备升温调度算法并编程实现,该算法对大型预氧化装备的升温过程采用分段升温、分时控制,智能调度整条生产线的可用功率,在满足控温精度的条件下,可降低35%的变压器容量。（4）对大型预氧化装备的送风系统进行了优化,并测试了两种大型预氧化装备优化后的控温精度,控温点精度±0.8℃；多热电偶立体分布测温和预氧丝氧含量测试数据表明优化后的大型预氧化装备具有较好的温度均匀性,炉膛内各测温点的最大偏差为2.6℃。
王皖慧[8]（2012）在《基于改进免疫算法的电阻炉温控系统的研究》文中研究指明电阻炉是工业生产过程中常用的加热设备，其温度控制效果的好坏直接影响到加热效率、工件的质量和产量，因此对其进行精确控制有着非常现实的意义。在实际温度控制过程中，电阻炉这一过程控制对象呈现出多输入多输出、大惯性、时变、时滞等不确定非线性的特点，无法建立精确数学模型，要实现对其精确控制的难度较大。本文在总结国内外研究现状的基础上，通过对电阻炉特性的分析，深入研究变参数PID控制和免疫算法的工作机理后，针对常规PID算法难以实现对电阻炉温度的精确控制，遗传算法易陷入局部最优，传统免疫算法无法精确优化参数的不足，提出一种改进的免疫算法，并优化设计了变参数PID控制器，实现了对电阻炉的精确控制，并通过MATLAB仿真对比得出该算法具有精度高、自适应性强、鲁棒性好的优点。针对传统免疫算法还具有小范围内收敛缓慢、交叉、变异因子靠经验取值影响算法寻优性能的缺点，并在多次对上述提出的改进免疫算法实验调试发现，该算法在早期寻优过程中仍呈现出小幅度的震荡超调，因此，本文基于混沌算法的遍历性，结合模糊系统自身的不确定性和自适应性，进一步提出基于模糊混沌理论的免疫优化算法，仿真结果表明该算法有着更好的群体多样性保持能力和快速局部搜索能力。同时，本课题基于AVR系列的ATmega16单片机控制技术，设计出一套基于改进的免疫优化变参数PID的智能温度系统控制器以满足工业控制中高性能的要求，并详细阐述了温度控制仪的主控电路、温度采集通道电路、键盘接口以及显示电路的设计与实现，设计了相关应用模块的软件编程，对该智能温度控制仪进行调试的结果表明：该控制方案合理，控制算法可行，具有较高的实用价值。
杨芳芳[9]（2011）在《基于组态王和Matlab的台车式热处理炉监控系统设计》文中研究说明本论文研究对象是台车式燃气热处理炉,根据生产工艺的要求用组态王设计监控系统,使热处理炉按照操作人员制定的温控曲线来实现升温降温的控制；此系统具有大滞后、大惯性、非线性等特点,燃烧机理复杂,很难建立出准确的数学模型,再使用传统的经典控制不能得到有效地控制,所以可以结合智能控制算法,如模糊PID控制。本论文主要研究的内容有：（1）研究了台车式热处理炉的工艺特点和燃烧情况,主要介绍了串级比值控制和双交叉限幅控制,两者进行比较,提出了改进的双交叉限幅燃烧控制的方案,调节动态过程,控制空燃比等,使得炉温、炉压等参数达到工艺要求。（2）燃烧控制系统中的控制器设计使用模糊自调整PID算法,把模糊自调整PID控制与传统PID控制进行比较,并在Matlab中进行仿真实验的验证,针对系统的不稳定性加入了监督控制层,从而抑制了控制过程中的时滞性、不确定性等干扰的影响,改善系统的控制性能。（3）在组态王上设计的监控画面包括了：主监控画面、历史实时数据画面、报警画面、参数设置画面等。由于组态王的算法功能不强,可以结合Matlab进行模糊PID控制,把PID的控制参数引入到温控系统,再根据操作经验制定模糊控制规则。通过OPC技术进行数据交换把两者有效地结合在一起。本文利用组态王进行监控系统的设计和Matlab中的Simulink进行仿真和参数调整。仿真的结果表明：论文设计的台车式热处理炉的燃烧过程的参数模糊自调整PID控制比传统的PID控制效果更好,精度更高。
娄奔月,孙伟,刘宁宁,梁峰[10]（2011）在《DDE技术在烟气净化控制系统中的应用》文中研究说明主要介绍借助于DDE技术,将自修正模糊控制算法应用于某电解铝厂的烟气净化控制系统中。该系统是通过将Matlab和工控组态软件InTouch结合起来实现的,两者的结合又需要借助于DDE通信技术以实现它们之间的通信。实际应用表明,该方法稳定可靠。
二、基于模糊控制规则自修正算法的热处理炉系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于模糊控制规则自修正算法的热处理炉系统（论文提纲范文）
（2）加热炉钢坯顺序控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 主要工作 |
| 第二章 PLC和步进式加热炉 |
| 2.1 加热炉工作过程 |
| 2.2 顺序控制系统 |
| 2.2.1 装钢系统 |
| 2.2.2 步进系统 |
| 2.2.3 出钢系统 |
| 2.3 PLC概念和选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 顺序控制系统设计 |
| 3.1 基本设备 |
| 3.2 顺序控制系统设计 |
| 3.2.1 装钢机运行控制 |
| 3.2.2 步进梁的控制 |
| 3.2.3 辊道控制 |
| 3.2.4 出钢过程 |
| 3.3 顺序控制系统设备 |
| 3.3.1 PLC控制系统配置 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 加热炉控制算法的研究和仿真 |
| 4.1 PID控制 |
| 4.2 模糊控制 |
| 4.3 模糊PID控制器的设计 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 加热炉控制系统设计 |
| 5.1 脉冲燃烧控制技术 |
| 5.2 脉冲时序燃烧控制 |
| 5.3 加热炉温度控制 |
| 5.4 温度控制系统设计 |
| 5.5 温度执行器 |
| 5.6 压力控制 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 组态软件设计 |
| 6.1 软件总体设计 |
| 6.2 建立组态系统 |
| 6.3 上位机监控软件Win CC控制界面设计 |
| 6.4 控制系统监控显示 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）锻造生产过程的能量建模及节能调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 能量流相关研究 |
| 1.3.2 加热炉节能设计研究 |
| 1.3.3 加热炉升温工艺研究 |
| 1.3.4 加热炉装炉调度研究 |
| 1.4 研究内容及组织结构 |
| 2 锻造生产物质流及能量流研究 |
| 2.1 锻造生产工艺流程及能耗分析 |
| 2.2 物质流和能量流研究方法 |
| 2.2.1 欧拉法和拉格朗日法 |
| 2.2.2 物质流定点模型和跟踪模型 |
| 2.3 锻造生产过程物质流 |
| 2.3.1 单一工序物质流模型 |
| 2.3.2 锻造过程物质流分析 |
| 2.4 锻造生产过程能量流 |
| 2.4.1 单一工序能量流模型 |
| 2.4.2 锻造过程能量流分析 |
| 2.5 物质流与能量流相互关系 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 加热炉能耗收支分析 |
| 3.1 加热炉系统及能耗影响因素分析 |
| 3.2 加热炉热收支平衡研究 |
| 3.2.1 热收入项 |
| 3.2.2 热支出项 |
| 3.3 加热炉收支平衡测定 |
| 3.4 加热炉主要热损耗分析 |
| 3.5 加热炉节能改进优化方向 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 加热炉升温工艺对能耗影响研究 |
| 4.1 加热炉升温形式 |
| 4.2 升温工艺监测参数设计 |
| 4.3 加热炉升温监测结果及对比分析 |
| 4.3.1 加热生产监测条件 |
| 4.3.2 快速阶段式升温 |
| 4.3.3 快速平滑式升温 |
| 4.3.4 结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 热处理装炉调度优化 |
| 5.1 热处理装炉系统建模分析 |
| 5.1.1 热处理系统装炉模型 |
| 5.1.2 装炉约束条件 |
| 5.1.3 装炉优化目标 |
| 5.1.4 装炉调度数学模型 |
| 5.2 多目标算法对比分析 |
| 5.2.1 NSGA-II算法 |
| 5.2.2 SPEA2 算法 |
| 5.2.3 DOPGA算法 |
| 5.2.4 算法机制对比 |
| 5.3 基于NSGA-II的多目标混合算法设计 |
| 5.3.1 种群进化 |
| 5.3.2 个体进化 |
| 5.4 热处理装炉调度实例分析 |
| 5.4.1 生产信息 |
| 5.4.2 参数设置 |
| 5.4.3 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）热风炉燃烧控制系统的优化设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 课题的研究现状与趋势 |
| 1.2.1 国外研究及发展现状 |
| 1.2.2 国内研究及发展现状 |
| 1.3 PLC及网络技术的应用 |
| 1.3.1 PLC的发展及特点 |
| 1.3.2 PLC的优点 |
| 1.3.3 网络技术在工业控制中的应用 |
| 1.4 龙钢热风炉系统结构概述 |
| 1.5 主要工作内容和论文安排 |
| 2.热风炉的工艺流程及自动控制 |
| 2.1 结构概述 |
| 2.2 工作原理 |
| 2.3 工艺设备 |
| 2.4 热风炉的自动控制 |
| 2.4.1 燃烧控制 |
| 2.4.2 换炉控制 |
| 2.4.3 送风工作制度 |
| 2.4.4 换炉操作方式 |
| 2.5 龙钢热风炉的控制方式 |
| 2.6 本章小结 |
| 3.龙钢高炉热风炉控制系统的设计 |
| 3.1 控制系统的总体结构 |
| 3.2 控制系统的配置 |
| 3.3 下位机设计 |
| 3.3.1 控制器模块及选型 |
| 3.3.2 系统I/O地址分配 |
| 3.3.3 系统的程序设计 |
| 3.4 监控画面设计 |
| 3.4.1 组态要求及选择设计 |
| 3.4.2 监控画面的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.模糊PID算法的设计及仿真 |
| 4.1 热风炉燃烧过程分析 |
| 4.2 拱顶温度自动控制系统 |
| 4.3 模糊PID控制结构 |
| 4.4 模糊PID控制器设计 |
| 4.4.1 模糊子集和隶属函数 |
| 4.4.2 模糊控制规则表 |
| 4.4.3 输出量的去模糊化 |
| 4.5 系统的仿真研究 |
| 4.5.1 PID控制的仿真研究 |
| 4.5.2 模糊控制的仿真研究 |
| 4.5.3 模糊PID控制的仿真研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.模糊PID算法在PLC控制系统中的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法的程序结构图 |
| 5.3 算法的程序流程图 |
| 5.4 算法的模块化设计 |
| 5.4.1 输入量模糊化程序FC1 |
| 5.4.2 模糊控制表查询程序FC2 |
| 5.4.3 去模糊化程序FC3 |
| 5.4.4 PID运算程序FB1 |
| 5.4.5 循环中断程序OB35 |
| 5.4.6 组织块程序OB1 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 参考文献 |
| 硕士阶段发表的论文 |
| 致谢 |
（5）面向汽车空调控制系统的模糊自适应算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 汽车空调控制的研究现状 |
| 1.3 模糊自适应的研究现状 |
| 1.4 汽车空调控制的问题和难点 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 论文结构 |
| 第二章 汽车空调控制理论介绍 |
| 2.1 汽车空调控制系统概述 |
| 2.2 理论计算模型 |
| 2.2.1 基于热负荷平衡的理论计算模型 |
| 2.2.2 热交换模块 |
| 2.2.3 人体的热负荷转移模块 |
| 2.2.4 车内设备模块 |
| 2.2.5 空气热传递模块 |
| 2.2.6 太阳辐射模块 |
| 2.3 模糊控制理论 |
| 2.3.1 概述 |
| 2.3.2 模糊控制理论的发展及现状 |
| 2.3.3 模糊控制技术在汽车空调控制领域的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于舒适性的改进模型 |
| 3.1 改进模型的背景 |
| 3.2 改进模型的描述 |
| 3.2.1 改进模型的设计 |
| 3.2.2 循环模块 |
| 3.3 改进模型与现有类似模型的比较 |
| 3.3.1 现有类似模型 |
| 3.3.2 现有类似模型与改进模型的比较 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 内循环对比实验 |
| 3.4.2 外循环对比实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于蚁群算法的模糊自适应学习策略 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 模糊控制器的组成和类型 |
| 4.1.2 模糊控制器存在的问题 |
| 4.2 蚁群算法的原理 |
| 4.2.1 蚁群算法的步骤 |
| 4.2.2 蚁群算法的特点 |
| 4.3 蚁群算法在二次指派问题中的应用 |
| 4.3.1 二次指派问题 |
| 4.3.2 蚁群算法在二次指派问题中的应用 |
| 4.3.3 已有解决二次分配问题蚁群算法的分析 |
| 4.4 基于蚁群算法的模糊自适应学习策略 |
| 4.4.1 问题归化建模 |
| 4.4.2 启发式函数 |
| 4.4.3 评价函数 |
| 4.4.4 基于蚁群算法的模糊自适应学习步骤 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于蚁群算法的模糊控制器的设计 |
| 5.1 汽车空调模糊控制系统 |
| 5.2 模糊控制器的设计 |
| 5.2.1 电子膨胀阀开度模糊控制器 |
| 5.2.2 热水阀开度模糊控制器 |
| 5.2.3 鼓风机风速模糊控制器 |
| 5.2.4 混合风门开度模糊控制器 |
| 5.3 基于蚁群算法的模糊控制器与现有类似控制器的比较 |
| 5.3.1 现有类似控制器 |
| 5.3.2 现有类似控制器与基于蚁群算法的模糊控制器的比较 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 全面性规则对比实验 |
| 5.4.2 片面性规则对比实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）多台电阻炉温度智能群控系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况及发展趋势 |
| 1.2.1 控制理论的发展状况 |
| 1.2.2 电阻炉温度控制技术的发展现状 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第二章 电阻炉的模型分析 |
| 2.1 电阻炉简介 |
| 2.2 电阻炉温度控制系统原理 |
| 2.3 电阻炉的数学模型 |
| 2.3.1 系统建模的一般步骤 |
| 2.3.2 电阻炉的数学建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 控制算法研究 |
| 3.1 PID 控制算法 |
| 3.1.1 PID 控制的基本原理 |
| 3.1.2 位置式 PID 控制算法 |
| 3.1.3 增量式 PID 控制算法 |
| 3.1.4 PID 参数的工程整定方法 |
| 3.1.5 PID 控制的局限性 |
| 3.2 模糊控制 |
| 3.2.1 模糊控制的基本原理 |
| 3.2.2 模糊控制器的设计 |
| 3.2.3 模糊控制器的优缺点 |
| 3.3 不同控制算法的仿真比较 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 基于 PLC 的智能温度控制系统设计 |
| 4.1 控制系统简介 |
| 4.2 电阻炉的功率调节方式 |
| 4.3 电阻炉的控制策略 |
| 4.3.1 电流内环的设计 |
| 4.3.2 温度外环的设计 |
| 4.3.3 温度模糊控制器的设计 |
| 4.4 基本控制程序设计 |
| 4.4.1 双闭环程序 |
| 4.4.2 模糊控制器程序 |
| 4.4.3 PWM 控制程序 |
| 4.5 多台电阻炉的负载均衡问题研究 |
| 4.6 调试运行结果 |
| 4.7 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（7）大型碳纤维预氧化装备温度控制特性研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 本文创新和主要贡献 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 碳纤维简介 |
| 1.2 国内外碳纤维工业发展现状 |
| 1.3 制约我国碳纤维工业发展的因素 |
| 1.4 国内外大型预氧化装备研究现状 |
| 1.4.1 温度控制研究现状 |
| 1.4.2 加热炉数值模拟研究现状 |
| 1.5 课题的研究意义和研究内容 |
| 第二章 大型预氧化装备温度控制算法研究 |
| 2.1 大型预氧化装备的基本结构 |
| 2.2 大型预氧化装备的参数 |
| 2.3 大型预氧化装备温控系统模型 |
| 2.3.1 影响温控系统模型的因素 |
| 2.3.2 温控系统模型简化 |
| 2.3.3 温控系统辨识 |
| 2.4 预氧化装备温度控制算法仿真 |
| 2.4.1 PID算法及离散化 |
| 2.4.2 模糊自适应PID控制算法仿真 |
| 2.4.3 基于BP神经网络的自适应PID控制算法仿真 |
| 本章小结 |
| 第三章 大型预氧化装备流动与传热数值模型 |
| 3.1 流动与传热的控制方程 |
| 3.1.1 气体质量守恒方程的建立 |
| 3.1.2 气体动量方程的建立 |
| 3.1.3 气体能量守恒方程的建立 |
| 3.2 流动与传热控制方程的离散 |
| 3.2.1 常用的数值分析方法 |
| 3.2.2 二维流动传热方程的离散 |
| 3.2.3 三维对流传热方程的离散 |
| 3.3 流动传热数值计算的SIMPLE算法 |
| 3.3.1 SIMPLE算法的基本思想 |
| 3.3.2 速度修正值的计算 |
| 3.3.3 压力修正值的计算 |
| 3.4 湍流方程 |
| 3.4.1 湍流基本方程解析 |
| 3.4.2 湍流对流换热的Reynolds时均方程 |
| 3.4.3 标准k-ε模型 |
| 3.4.4 RNG k-ε模型 |
| 3.4.5 壁面函数法 |
| 本章小结 |
| 第四章 大型预氧化装备流场与温度场模拟 |
| 4.1 所采用的CFD软件 |
| 4.2 网格划分 |
| 4.2.1 模型简化 |
| 4.2.2 不同条件下的网格划分 |
| 4.3 边界条件 |
| 4.4 求解条件设置 |
| 4.5 模拟结果及分析 |
| 4.5.1 流场模拟结果与分析 |
| 4.5.2 温度场模拟结果与分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 大型预氧化装备温度控制系统开发 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 系统方案及说明 |
| 5.1.2 PLC模块的选型 |
| 5.1.3 执行机构的选型 |
| 5.2 硬件原理接线图 |
| 5.2.1 加热控制柜原理接线图 |
| 5.2.2 变频控制柜原理接线图 |
| 5.3 系统软件开发 |
| 5.3.1 软件功能设计 |
| 5.3.2 系统软件关键技术 |
| 本章小结 |
| 第六章 研究成果的应用 |
| 6.1 国产大型预氧化装备的应用情况 |
| 6.2 特性研究成果的应用 |
| 6.2.1 送风系统优化 |
| 6.2.2 控温精度 |
| 6.2.3 温度均匀性 |
| 本章小结 |
| 第七章 结论 |
| 附录：控制系统源代码(部分) |
| 1. PID控制程序 |
| 2. USS通讯程序 |
| 3. 变频器控制 |
| 4. 历史数据自动记录 |
| 5. 系统配方管理 |
| 6. IMA通讯 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 |
| 参与科研项目及获奖情况 |
| 附录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）基于改进免疫算法的电阻炉温控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 温度控制算法的发展 |
| 1.2.1 定值开关控制温度法 |
| 1.2.2 PID 线性控制法 |
| 1.2.3 复合算法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文整体框架 |
| 第二章 电阻炉温控系统的硬件设计 |
| 2.1 硬件电路的总体结构设计 |
| 2.2 主控电路设计 |
| 2.3 键盘接口电路设计 |
| 2.4 温度采集通道设计 |
| 2.5 炉温功率调节电路设计 |
| 2.6 过零检测电路设计 |
| 2.7 显示电路设计 |
| 第三章 改进的免疫优化控制器的设计 |
| 3.1 PID 控制算法 |
| 3.1.1 PID 控制原理 |
| 3.1.2 模糊 PID 控制 |
| 3.1.3 变参数 PID 控制 |
| 3.2 免疫算法原理 |
| 3.2.1 免疫系统生物学机理 |
| 3.2.2 免疫算法基本思想 |
| 3.2.3 免疫算法重要概念 |
| 3.2.4 免疫算法的流程 |
| 3.3 改进的免疫变参数 PID 算法 |
| 3.3.1 改进的人工免疫算法相关定义 |
| 3.3.2 改进的免疫变参数 PID 算法步骤 |
| 3.4 基于模糊混沌的免疫优化算法 |
| 3.4.1 混沌算法优化抗体种群 |
| 3.4.2 变异率、交叉率的模糊控制 |
| 3.4.3 基于模糊混沌理论的免疫算法步骤 |
| 第四章 系统的软件设计 |
| 4.1 软件设计总体架构 |
| 4.2 系统主程序 |
| 4.3 温度采集与管理模块设计 |
| 4.4 输入输出模块 |
| 4.5 串口通信模块 |
| 4.6 控制算法的软件实现 |
| 第五章 系统仿真与实验研究 |
| 5.1 电阻炉系统模型建立 |
| 5.1.1 电阻炉系统的数学模型 |
| 5.1.2 电阻炉系统的参数辨识 |
| 5.2 PID 控制仿真 |
| 5.2.1 常规 PID 控制算法仿真 |
| 5.2.2 模糊 PID 控制算法仿真 |
| 5.2.3 变参数 PID 控制算法的仿真 |
| 5.3 免疫 PID 控制算法仿真 |
| 5.4 改进的免疫变参数 PID 控制算法仿真 |
| 5.5 基于模糊混沌的免疫优化算法仿真 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）基于组态王和Matlab的台车式热处理炉监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 台车式热处理炉温度控制的现状及发展趋势 |
| 1.3 智能控制的发展 |
| 2 台车式热处理炉温度控制 |
| 2.1 台车式热处理炉的工作过程 |
| 2.1.1 系统的构成和工作原理 |
| 2.1.2 台车式热处理炉的燃烧控制 |
| 2.2 台车式热处理炉燃烧控制的方案 |
| 2.2.1 燃烧的重要参数 |
| 2.2.2 燃烧的控制方法 |
| 3 模糊PID控制器的介绍 |
| 3.1 模糊控制的基本概念 |
| 3.1.1 模糊集合 |
| 3.1.2 隶属函数的确定 |
| 3.1.3 模糊关系 |
| 3.2 模糊推理 |
| 3.3 模糊控制系统原理 |
| 3.4 模糊控制的系统构成 |
| 3.5 模糊自调整PID控制器 |
| 3.5.1 PID控制器的介绍 |
| 3.5.2 模糊PID控制器的结构 |
| 4 台车式热处理炉控制系统的设计 |
| 4.1 参数自调整模糊PID控制系统的设计 |
| 4.1.1 确定输入输出及论域的规划 |
| 4.1.2 模糊集合和隶属函数 |
| 4.1.3 模糊规则的确定 |
| 4.1.4 解模糊过程 |
| 4.2 台车式热处理炉系统的仿真 |
| 4.2.1 PID参数的选择 |
| 4.2.2 Matlab的Simulink的介绍 |
| 4.2.3 仿真结果 |
| 4.2.4 带有稳定监督控制层的模糊自调整PID控制器 |
| 5 台车式热处理炉监控画面的设计 |
| 5.1 组态6.53的介绍 |
| 5.2 台车式热处理炉监控画面的设计 |
| 5.2.1 主控画面的设计 |
| 5.2.2 台车的各工况状态的设计 |
| 5.2.3 历史、实时数据报表的设计 |
| 5.2.4 报警画面的设置 |
| 5.2.5 参数的设置 |
| 5.3 组态王和Matlab的数据连接 |
| 5.3.1 OPC介绍 |
| 5.3.2 Matlab和组态王的OPC通讯 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
四、基于模糊控制规则自修正算法的热处理炉系统（论文参考文献）
- [1]蓄热式台车热处理炉燃烧系统控制策略研究[D]. 赵保权. 河北科技大学, 2021
- [2]加热炉钢坯顺序控制系统设计[D]. 顾培耀. 扬州大学, 2021(08)
- [3]锻造生产过程的能量建模及节能调度研究[D]. 沈康. 南京理工大学, 2019(06)
- [4]热风炉燃烧控制系统的优化设计与研究[D]. 梁欢欢. 西安建筑科技大学, 2016(02)
- [5]面向汽车空调控制系统的模糊自适应算法研究[D]. 韩雅慧. 福州大学, 2016(05)
- [6]多台电阻炉温度智能群控系统的设计[D]. 吴勇. 武汉科技大学, 2013(04)
- [7]大型碳纤维预氧化装备温度控制特性研究及应用[D]. 于宽. 山东大学, 2013(09)
- [8]基于改进免疫算法的电阻炉温控系统的研究[D]. 王皖慧. 浙江理工大学, 2012(09)
- [9]基于组态王和Matlab的台车式热处理炉监控系统设计[D]. 杨芳芳. 大连理工大学, 2011(07)
- [10]DDE技术在烟气净化控制系统中的应用[J]. 娄奔月,孙伟,刘宁宁,梁峰. 计算机与现代化, 2011(06)