钕铁硼氢粉碎工艺计算机控制系统的研究

论文摘要

钕铁硼材料是世界上发展最快、应用最广的新一代永磁材料。氢粉碎工艺是制备高性能钕铁硼磁体的必备手段之一。目前我国氢粉碎工艺大多没有对钕铁硼合金的粉碎程度进行控制,是按固定点温度曲线和压力曲线控制,不是在线控制。氢粉碎过程中氢粉碎程度不能在线检测,只能凭经验判断合金是否完全粉碎,因此生产周期比较长。随着钕铁硼合金产量的日益增加和永磁材料需要量的逐渐增大,这套系统已经很难适应当前的需要。氢粉碎工艺计算机控制事在必行。钕铁硼氢粉碎工艺中,恰当的控制吸氢与脱氢速率对产品的质量和生产周期至关重要。本文分析了NdFeB氢粉碎处理中影响吸氢与脱氢速率的因素,对工艺过程控制的技术难点——被粉碎合金中的氢含量无法在线检测的问题进行了较深入的研究。针对钕铁硼氢粉碎的原理和工艺过程,提出了基于RBF神经网络技术实现被粉碎合金中氢含量的检测和钕铁硼氢粉碎过程中合金粉碎程度的预报,根据预报值调整运行参数,使合金完全粉碎,从而缩短生产周期,提高产品质量。论文的主要内容包括:1.分析钕铁硼合金氢粉碎工艺过程,根据建模的需要选择合适的辅助变量;2.建立了基于RBF神经网络的氢含量预测模型;3.利用Matlab软件对模型的拟合情况和预测精度进行仿真;4.利用Matlab软件对RBF神经网络和BP神经网络的预测精度进行仿真和比较。5.完成了基于西门子可编程控制器的氢粉碎工艺优化控制系统的设计,包括软、硬件系统调试。本课题对钕铁硼氢粉碎工艺计算机控制方面开辟了新的方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 钕铁硼氢粉碎工艺综述
• 1.2 钕铁硼氢粉碎工艺控制现状
• 1.2.1 国外钕铁硼氢粉碎设备现状
• 1.2.2 国内钕铁硼氢粉碎计算机控制现状
• 1.3 课题研究的目的和意义
• 1.3.1 课题提出的目的
• 1.3.2 课题提出的意义
• 1.4 本章小结
• 2 钕铁硼氢粉碎工艺计算机控制系统研究的技术路线
• 2.1 系统研究的技术路线
• 2.2 本章小结
• 3 神经网络技术在钕铁硼氢粉碎工艺中的应用
• 3.1 神经网络概述
• 3.2 神经网络结构
• 3.2.1 BP 神经网络结构
• 3.2.2 RBF 神经网络结构
• 3.2.3 RBF 神经网络和BP 神经网络的比较
• 3.3 基于神经网络的钕铁硼氢粉碎工艺中氢含量的预报模型
• 3.3.1 基于RBF 神经网络的钕铁硼氢粉碎工艺预测模型
• 3.3.2 数据的预处理
• 3.3.3 神经网络模型的建立及其Matlab 仿真
• 3.3.4 基于RBF 神经网络的钕铁硼氢粉碎工艺预测模型预测氢含量
• 3.4 本章小结
• 4 控制系统硬件设计
• 4.1 控制系统硬件总体结构
• 4.2 可编程控制器核心控制模块
• 4.2.1 可编程控制器
• 4.2.2 PLC 选型
• 4.2.3 控制系统PLC 的I/O 存储地址分配
• 4.3 温度控制器及其选型
• 4.3.1 温度控制器和PLC 的集成
• 4.3.2 温度控制器的选型
• 4.4 触摸屏及其选型
• 4.4.1 触摸屏和PLC 的集成
• 4.4.2 触摸屏的选型
• 4.5 其他设备的选型
• 4.6 控制系统硬件电路图
• 4.6.1 控制系统主回路设计
• 4.6.2 输入、输出回路设计
• 4.6.3 PLC 和温度控制器的接口电路设计
• 4.7 本章小结
• 5 系统软件设计
• 5.1 软件总体设计思路
• 5.2 基于西门子S7-200PLC 的软件编程
• 5.2.1 STEP 7-Micro/WIN 软件与编程方法
• 5.2.2 系统控制程序设计
• 5.2.3 系统数据采集程序设计
• 5.3 基于WinCC 的上位机界面设计
• 5.3.1 WinCC 概述
• 5.3.2 上位机界面
• 5.3.3 PLC 和WinCC 通信
• 5.4 基于OPC 的实时数据交换设计
• 5.4.1 OPC 技术概述
• 5.4.2 基于OPC 的实时数据交换的实现
• 5.5 触摸屏界面设计
• 5.5.1 触摸屏的串口通讯
• 5.5.2 西门子PLC 和迪文触摸屏的通信
• 5.5.3 触摸屏界面的制作
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A 控制部分程序
• 附录B 数据采集程序
• 附录C PLC 和触摸屏通信程序
• 附录D 算法程序代码
• 在学研究成果
• 致谢