涂料研磨过程优化控制研究

论文摘要

伴随着国民经济各行业的发展,涂料工业从一个极不引人注目的小行业逐步发展成为国民经济各领域必不可少的重要行业,我国已进入到世界涂料行业发展的主流。而随着涂料的市场需求越来越高,同时为了响应我国节能减排的号召,对涂料生产设备的要求也越来越高,涂料生产过程的自动控制程度亟需提高。目前我国大多数涂料生产企业为手动控制,不仅具有控制效果差、低精度、反应速度慢、实时性差、人力投入大等缺点,而且直接影响产品的产量和质量;并且许多生产过程中存在易燃易爆、有毒有害等危险因素。因此,提高生产过程自动化水平,降低或消除涂料生产在工业中的环境污染,减少能源消耗,将生产过程的事故和灾害扼杀于萌芽状态,实现涂料生产行业的可持续发展,对实现国民经济发展的总体格局具有非常重大的意义。本文根据实际的工程背景,针对涂料企业现存的问题介绍了青岛宣威涂层材料有限公司信息化系统改造项目实施的必要性,研究和探讨了信息化系统中研磨控制系统的设计与分析,根据研磨过程的工艺与要求提出了设计方案及系统软硬件设计,组成了工控机、PLC与工业组态软件融合的控制系统。使用结果证明了研磨机控制系统的良好特性。在此基础上,以压缩空气的压力为控制变量,对研磨机中的气动双隔膜泵进行了建模,并设计了控制器。然后,通过分析蚁群算法的基本原理和实现方法,采用蚁群优化的方法对研磨机控制系统的控制参数进行优化。最后,本文选择实际设备的各项参数得到被控对象的传递函数,利用MATLAB对优化前和优化后的被控对象进行了仿真,并与基于遗传算法、神经网络、模糊自适应三种方法优化控制参数的被控对象进行了仿真对比,由对比结果可看出在该控制系统中利用蚁群算法对控制参数进行优化有响应速度快、调节时间短等优点,在理论上证明了其可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 国内外涂料生产技术发展现状
• 1.1.2 涂料生产过程控制发展现状
• 1.1.3 选题意义
• 1.2 智能优化算法
• 1.2.1 遗传算法
• 1.2.2 模拟退火算法
• 1.2.3 人工神经网络
• 1.2.4 蚁群优化算法
• 1.3 参数整定的研究现状
• 1.4 主要研究内容
• 2 研磨机控制系统设计
• 2.1 研磨机工作原理
• 2.2 研磨机控制系统总体分析
• 2.2.1 控制系统控制要求
• 2.2.2 控制系统总体设计方案
• 2.3 控制系统硬件设计
• 2.3.1 系统硬件配置
• 2.3.2 系统电气设计
• 2.4 控制系统软件设计
• 2.4.1 PLC 程序设计
• 2.4.2 上位机监控程序设计
• 2.5 本章小结
• 3 研磨机控制系统控制策略研究及优化设计
• 3.1 研磨机控制策略研究
• 3.2 研磨机控制器设计
• 3.2.1 气动双隔膜泵建模
• 3.2.2 研磨机控制器设计
• 3.3 蚁群优化算法原理
• 3.3.1 蚁群算法原理及数学模型
• 3.3.2 蚁群算法实现
• 3.3.3 蚁群算法的特点
• 3.4 蚁群算法参数的选择
• 3.4.1 蚁群优化算法中各参数对性能的影响
• 3.4.2 蚁群算法参数选择原则
• 3.5 基于蚁群算法的研磨机控制系统优化设计
• 3.5.1 问题描述
• 3.5.2 算法设计
• 3.6 本章小结
• 4 研磨机控制系统的优化仿真研究
• 4.1 仿真软件介绍
• 4.2 研磨机控制系统仿真
• 4.3 基于蚁群算法的研磨机控制系统优化仿真研究
• 4.3.1 优化仿真步骤
• 4.3.2 仿真对比研究
• 4.4 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录