在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络...在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络模型动态矩阵预测控制算法实现智能控制,控制器选用西门子S7-300 PLC,并在上位机监控中采用WINCC组态人机画面,用以实现现场监控和数据管理。仿真结果证明:该系统实现了用RBF神经网络对控制对象电动调节阀和着水绞笼的精准模型辨识和DMC对小麦着水系统的预测控制,解决了因控制对象具有时滞特性、非线性导致控制系统不稳定、精度不高等难题;同时,利用PLC、WICC实现了对系统的数据采集和远程控制;通过使用RBF NN DMC控制的小麦着水系统,面粉厂润麦湿度值的精准度、面粉生产合格率进一步提高,并且用水量大幅下降。展开更多
文摘在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络模型动态矩阵预测控制算法实现智能控制,控制器选用西门子S7-300 PLC,并在上位机监控中采用WINCC组态人机画面,用以实现现场监控和数据管理。仿真结果证明:该系统实现了用RBF神经网络对控制对象电动调节阀和着水绞笼的精准模型辨识和DMC对小麦着水系统的预测控制,解决了因控制对象具有时滞特性、非线性导致控制系统不稳定、精度不高等难题;同时,利用PLC、WICC实现了对系统的数据采集和远程控制;通过使用RBF NN DMC控制的小麦着水系统,面粉厂润麦湿度值的精准度、面粉生产合格率进一步提高,并且用水量大幅下降。
