远红外加热缩膜机的智能控制

作     者：费维科 

作者单位：河北科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：赵江;陈志军

授予年度：2014年

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：远红外箱体加热 温度智能控制 BP算法 模型建立 

摘      要：常规的温度控制主要采用PID调节算法,但PID调节算法不宜进行远红外加热设备的温度控制,原因是该加热设备的温度控制存在超调量大、参数不易整定、调节时间长、抗干扰能力差等缺点。远红外加热缩膜机箱体温度保持恒定,才能保证烟盒的缩膜质量。论文提出加热箱体恒温控制的总体设计方案以及分析了BP神经网络算法和常规PID控制各自的优缺点,在常规PID控制器的基础上结合BP神经网络构成神经网络PID控制器来实现对加热箱的恒温控制,利用神经网络任意逼近非线性函数以及学习和联想记忆的能力,对信号正向传播和误差反向修正来优化系统控制从而找到最佳的PID控制参数,更好的实现对恒温系统的控制。 论文硬件平台设计采用单片机为控制核心,RS-232串口为数据通信接口,K型热电偶为温度传感器。控制部分采用固态继电器控制箱体加热,电子调速器SSA4-3/200驱动电机实现无级调速。介绍了系统硬件电路设计方案以及给出系统控制软件流程图的基础上,增添了智能控制算法完成对加热系统的实时控制,改进后控制系统抗干扰能力得到加强,提高了烟盒塑膜的生产效率。 最后,为验证论文研究的正确性以及分析箱体恒温控制过程的非线性、大滞后的复杂过程,建立箱体恒温控制模型并采用MATLAB对常规PID控制、模糊PID控制和BP神经网络PID控制进行了对比仿真,结果表明基于BP神经网络的PID控制器具有较好的控制效果,改善了远红外加热箱体存在参数不易整定、超调量大、调节时间长、抗干扰能力差等问题,并可以使加热箱体温度的设定值循环可调,从而使加热箱体的温控在200℃左右,控制误差-1.5%～3%,实现了烟盒塑膜的要求。