基于嵌入式集散电气系统的啤酒生产过程控制与应用研究

论文摘要

在现代工业生产中,为提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量等,普遍要求实现电气设备的自动化和智能化。为了解决复杂的工业现场控制类问题,一般选择嵌入式集散电气控制系统达到控制目的。模拟量的嵌入式集散测控技术是实现电气设备自动化和智能化的核心技术。根据啤酒生产的工艺要求和特点,设计了高精度、低成本的啤酒糖化和啤酒发酵嵌入式集散电气控制系统。系统采用自主研发的智能化嵌入式数据终端处理器为控制终端,与工控计算机组网,构成嵌入式集散电气控制系统。针对非线性模拟量测量问题,提出了基于阈值可变神经元的模拟量检测方法。阈值可变人工神经元的阈值随神经元的输入信息和输出结果而变化,为解决单调非线性模拟量精确测量问题提供了理论依据。通过研究,给出了阈值可变人工神经元权值和阈值的分段线性化和分段变斜率两种训练方法和编程思路,可精确地完成非线性模拟量的检测,而且可行性很强。依据系统对模拟量实时控制要求,提出了基于控制微元的统计自适应增量控制方法。给出量化控制状态统计图的获取方法;分别找出扩展控制微元的统计稳定系数、平均统计状态偏差、统计趋势、统计超调、尾偏差等参数与调节增量之间的关系;确定了统计控制策略及其最优化条件;给出统计预测自适应记忆增量控制器的设计方案;详细介绍了相关参数的选择方法及可能出现问题的处理方法。基于控制微元的统计自适应增量控制方法在啤酒生产的过程控制中取得了良好的控制效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 啤酒行业发展状况
• 1.3 啤酒生产工序
• 1.4 啤酒风味与啤酒生产过程的关系
• 1.5 课题研究背景
• 1.6 嵌入式集散电气控制系统
• 1.7 课题研究目的
• 1.8 课题研究意义
• 1.9 论文的主要工作
• 第二章 啤酒生产过程的嵌入式集散电气系统
• 2.1 引言
• 2.2 嵌入式数据终端处理器
• 2.2.1 嵌入式数据终端处理器特点及性能
• 2.2.2 嵌入式数据终端模拟量检测及控制电路
• 2.2.3 开关量输出及强制复位电路
• 2.2.4 嵌入式数据终端处理器的控制策略
• 2.2.5 嵌入式数据终端处理器的抗干扰措施
• 2.3 啤酒糖化嵌入式集散电气控制系统
• 2.3.1 啤酒糖化工艺及控制机构
• 2.3.2 啤酒糖化过程的电气控制系统
• 2.3.3 变送器4～20mA电流检测远程定标方法
• 2.3.4 啤酒糖化监控中心软件结构及功能
• 2.4 啤酒发酵嵌入式集散电气控制系统
• 2.4.1 啤酒发酵的工艺特点
• 2.4.2 铂电阻四线补偿式恒流源测温
• 2.4.3 啤酒发酵温度检测的差动中值定标方法
• 2.4.4 啤酒发酵温度的固定周期预测增量控制方法
• 2.4.5 啤酒发酵监控中心软件结构及功能
• 2.5 啤酒生产过程的嵌入式集散电气控制系统特点
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于阈值可变神经元的模拟量检测
• 3.1 引言
• 3.2 阈值可变的人工神经元
• 3.3 人工神经元对模拟量的测量
• 3.3.1 预处理单元关的硬件电路模型
• 3.3.2 阈值和权值的分段线性化训练方法
• 3.3.3 阈值和权值的分段变斜率训练方法
• 3.3.4 两种训练方法的对比分析
• 3.3.5 远程样本智能定标
• 3.3.6 定时复式定标方法
• 3.4 数值仿真
• 3.4.1 阈值和权值的分段线性化数值仿真
• 3.4.2 阈值和权值的分段变斜率数值仿真
• 3.4.3 两种仿真结果对比
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于控制微元的统计自适应增量控制
• 4.1 引言
• 4.2 控制状态信息的量化统计辨识
• 4.2.1 控制微元及其稳定性统计
• 4.2.2 量化控制状态统计
• 4.2.3 统计状态偏差及其静态调整
• 4.2.4 统计趋势及其动态调整
• 4.2.5 统计超调及其矫正
• 4.2.6 统计控制策略及最优化条件
• 4.3 统计预测自适应记忆增量控制器
• 4.3.1 游标自适应增量尺度
• 4.3.2 统计调节增量预测
• 4.3.3 调节增量记忆加权
• 4.3.4 控制参数输出
• 4.4 相关参数选择方法及其讨论
• 4.4.1 控制组态的分辨率
• 4.4.2 自适应游标尺度和精度的选择
• 4.4.3 量化控制状态的选取及其存储方式
• 4.4.4 统计自适应增量控制算法速度
• 4.5 统计自适应增量控制方法仿真
• 4.5.1 统计自适应相对调节增量
• 4.5.2 统计自适应相对调节增量概率
• 4.5.3 统计自适应控制状态图形
• 4.6 统计自适应增量控制方法应用实例
• 4.6.1 啤酒糖化总蒸汽压力控制
• 4.6.2 啤酒糖化薄板放料温度控制
• 4.7 拟进一步研究的课题
• 4.8 本章小结
• 第五章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢