基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计(1).pdf
- 文档编号:14656332
- 上传时间:2023-06-25
- 格式:PDF
- 页数:3
- 大小:512.85KB
基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计(1).pdf
《基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计(1).pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计(1).pdf(3页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
收稿日期:
2009-07-20作者简介:
吴小亮(1981-),女,硕士,助教.文章编号:
1674-0076(2009)04-0020-03基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计吴小亮1,代芳2(1.佳木斯技师学院机械系,黑龙江佳木斯154002;2.南昌工程学院机械与动力工程系,江西南昌330099)摘要:
将模糊网络理论引入锅炉汽包水位控制系统中,以解决水位稳定性控制的问题,针对DSP具有高速运算能力的特点,采用TMS320LF2407对数据进行采集、运算处理,试验结果证明了其时效性.关键词:
模糊神经网络;DSP;锅炉汽包水位控制中图分类号:
TK223.5+1文献标识码:
ADesignofcontrollerforwaterlevelofboilersteamdrumbasedonfuzzyneuralnetworksWUXiao-liang1,DAIFang2(1.DepartmentofMechanicalEngineering,JiamusiTechnicanInstitude,Jiamusi154002,China;2.DepartmentofMechanicalandDynamicEngineering,NanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,China)Abstract:
Thetheoryoffuzzyneuralnetworkswasappliedtocontrollingthewaterlevelofthesteamdruminordertoachievethestabilityofwaterlevel.TMS320LF2407wasintroducedtocollectandprocessthedatainviewofthefast-speedprocessingcapacityofDSP.Theexperimentshowsthevalidityofthemethod.Keywords:
fuzzyneuralnetworks;DSP;waterlevelcontrolofthesteamdrum锅炉是典型的复杂热工系统.对蒸汽锅炉而言,维持汽包水位在一定的范围内是保证锅炉安全运行的首要条件1.锅炉汽包水位是锅炉正常运行的重要指标之一,要实现锅炉的生产自动化就要从汽包的给水自动调节开始着手,以保证其它自动控制系统的正常运行.运用常规控制手段对汽包水位进行控制时,需要知道其精确的数学模型.而汽包水位的变化涉及到多个变量的变化,这些变量之间又不同程度地具有耦合.因此,在工程实际中,汽包水位控制效果往往不能令人满意,必须选择非常规控制手段.通过理论和实际双重检验的模糊神经网络控制就进入了人们的视线.1控制器的硬件设计模糊神经网络控制技术应用于锅炉汽包水位的控制是基于理论和实际的需要.可以不必了解水位对象的精确数学模型,只需要根据操作工人或专家的控制经验,利用模糊神经网络即可对其进行有效的控制,大大降低了控制系统的开发成本,提高了设备的运行效率,并能为企业带来长远的经济利益2.该系统硬件主要由TMS320LF2407主控DSP芯片、键盘和液晶显示、D/A转换及输出和光带等部分组成.图1中汽包水位、给水流量和蒸汽流量三路信号经滤波后通过TMS320LF2407自带的10位ADC转换器进行AD转换之后,对采样数据进行模糊神经控制运算,将运算结果通过数据总线进行D/A转换并输出至电动阀,从而实现对汽包水位的控制.同时,TMS320LF2407的通用IO口进行键盘操作和液晶显示,串行外设接口模块(SPI)连接光带,以便直观地得到给定水位和实际水位的对比.
(1)键盘和液晶显示TMS320LF2407有多达41个通用、双向的数字I/O(GPIO)引脚3,选用HS162-4型液晶模块和键盘模块第28卷第4期2009年8月南昌工程学院学报JournalofNanchangInstituteofTechnologyVol.28No.4Aug.2009图1系统的原理框图与TMS320LF2407的通用IO完成键盘和液晶显示模块.采用TMS320LF2407的通用IO通过扫描能识别键盘上按键的键号,并通过HS162-4显示出来.键盘和液晶显示电路如图2所示.
(2)D/A转换并输出电路D/A转换并输出电路如图3所示.其中,AD587位电压转换芯片,图2键盘和液晶显示电路为DAC7724供电;AD694芯片将DAC7724输出的05V电压转换位420mA电流量,从而实现对汽包水位电磁阀的控制.(3)光带电路SPI是一个高速、同步串行I/O口,它允许长度可编程的串行位流(116位)以可编程的位传输速度移入或移出器件4.光带的实现由3个74LS164串联而成,片1的Q7连接片2的A脚,片2的Q7连接片3的A脚,片1的A脚连接到TMS320LF2407的SPISIMO引脚上,3个74LS164的CP引脚都连接在LF2407的SPICLK引脚上.从而在硬件上实现了两条光带分别显示给定水位和实际水位的功能.图3D/A转换并输出电路2系统的软件设计采用TMS320LF2407编制程序时,同样应遵循结构化、模块化的设计方法.因此,在编程时,可将任务分成若干模块,对每个模块分别进行编制及调试,最后有机结合成一个完整的控制程序4-5.主程序流程图如图4所示.该模糊神经网络的学习算法基于BP算法而提出,设Ep=12(y-Y)2,其中y为实际输出,Y为期望输出,Ep为平方误差函数6-9.则学习过程中对aij、bij、Xij的调整量可用以下推导公式来表示.aij(n+1)-aij(n)=-G(y-Y)XjFnl=1,lXiulj2e-(x-aij)2b2ij(xi-aij)/b2ij,
(1)bij(n+1)-bij(n)=-G(y-Y)XjFnl=1,lXiulj2e-(x-aij)2b2ij(xi-aij)2/b3ij,
(2)Xij(n+1)-Xij(n)=-G(y-Y)Pi.(3)21第4期吴小亮,等:
基于模糊神经网络的锅炉汽包水位控制器的设计式
(1)、
(2)中的Fnl=1,lXiulj表示n-1个u连乘,其中不含有l=i的那个u.其网络训练流程图如图5所示.图4主程序流程图图5网络训练流程图本次设计采用C语言实现上述算法程序,采用MATLAB对神经网络先进行了仿真,样本的均方误差选为0.008,最大训练次数设为1000,训练至第7次时,网络误差达到要求,均方误差为0.00756966.网络训练过程如下所示:
TRAINLM,Epoch0/1000,MSE01340034/01008,Gradient1815855/1e-010TRAINLM,Epoch7/1000,MSE0100756966/01008,Gradient2108369/1e-010TRAINLM,Performancegoalmet.实验结果如表1所示.3结束语表1HS162-4型的水位显示设定水位/mm实测水位/mm800802.0910914.9868866.1679677.2660660.0990995.1将模糊神经网络引入锅炉汽包水位控制当中,来解决水位稳定性控制的问题,并运用DSP高速运算的能力处理数据,使水位显示具有较好的实时性,而且实验室模拟锅炉汽包水位控制系统的水位误差很小,不超过5mm.参考文献:
1于临秸.锅炉运行M.北京:
中国电力出版社,2006:
232-233.2PellegrinettiG,BentsmanJ.Nonlinearcontrolorientedboilermodeling)AbenchmarkproblemforcontrollerdesignJ.IEEETransControlSystemsTechnology,1996,4
(1).3彭启琮,李玉柏,官庆.DSP技术的发展与应用M.北京:
高等教育出版社,2003:
53-74.4刘和平,王维俊.TMS320LF240XDSPC语言开发应用M.北京:
北京航空航天大学出版社,2003:
11-222.5ParkJH,HuhSH,KimSH,etal.Directadaptivecontrollerfornonaffinenonlinearsystemsusingsel-fstructuringneuralnetworksJ.IEEETransactionsonNeuralNetworks,2005.6易继锴,侯媛彬.智能控制技术M.北京:
北京工业大学出版社,1999:
218-2247张吉礼.模糊)神经网络控制原理与工程应用M.哈尔滨:
哈尔滨工业大学出版社,2004:
612-614.8张乃尧,阎平凡.神经网络与模糊控制M.北京:
清华大学出版社,2000:
217-230.9王士同.模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计M.上海:
上海科学技术出版社,1998:
304-332.22南昌工程学院学报2009年
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 模糊 神经网络 锅炉 汽包 水位 控制器 设计