导读:本文包含了集气管压力论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:焦炉,气管,压力,神经网络,多核,吸力,系统。
集气管压力论文文献综述
刘昕明,吕亮,罗伟[1]（2019）在《基于动态模糊神经网络逆系统的焦炉集气管压力解耦控制》一文中研究指出焦炉集气管压力系统具有多变量、强耦合、非线性和纯滞后等特点,难以建立准确的数学模型。文章采用基于动态模糊神经网络的逆系统方法对集气管压力系统进行解耦,建立逆系统解耦器,并且设计了集气管压力单神经元PID控制器。该方法有效地实现了多焦炉集气管压力解耦控制,能较好地满足多焦炉集气管压力控制的工艺要求。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年21期）
雷亚军,张世峰,张祝威,杨远恒[2]（2019）在《基于OS-LSSVM焦炉集气管压力系统的内模控制》一文中研究指出焦炉集气管压力系统具有纯滞后、非线性以及多变量强耦合的特点,难以建立精确的控制模型,传统的控制策略难以对其进行有效的控制。基于OS-LSSVM(在线稀疏最小二乘支持向量机)内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点。利用OS-LSSVM在线辨识集气管压力逆系统,建立逆模型控制器,该方法具有较高的跟踪精度,良好的抗干扰能力,同时能实现集气管压力的解耦控制。将其应用于焦炉集气管压力的控制具有重要的意义。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年02期）
陈慧萍[3]（2019）在《PID技术在焦炉集气管压力调节中的应用价值》一文中研究指出PID是工业过程自动化的一项自动控制技术,其自身结构简单,具有良好的稳定性,在实际生产生活中有广泛应用。对焦炉集气管压力调节工作而言,其压力调节是确保焦炭在碳化室中稳定结焦的控制措施,以PID技术实现焦炉集气管压力调节可以减轻工作人员的工作负担,提高焦炉集气管压力调节效率。对PID技术在焦炉集气管压力调节中的应用进行分析,对该技术的可靠性价值进行论述。(本文来源于《技术与市场》期刊2019年02期）
宋宏鹏[4]（2019）在《焦炉集气管压力系统智能控制对策》一文中研究指出焦炉集气管系统属于焦炉系统中比较重要的组成部分,其主要负责对焦炉生产各个环节中所产生的焦炉煤气进行收集,然后对其进行气液分离、洗涤、冷却等一系列的净化操作,最终实现民用供气。然而,焦炉集气管具有耦合严重、扰动大、非线性等缺陷,此时就需要根据焦炉集气管压力系统的实际情况来制定智能控制对策,这样不仅可以确保焦炉集气管压力系统的稳定性、快速性和协调性,而且还可以有效抑制外界扰动的影响,提高焦炉集气管压力系统的运行效率。(本文来源于《西部探矿工程》期刊2019年01期）
宛杰,宁童,张桐,徐凯[5]（2018）在《基于RBF网络逆辨识的集气管压力复合控制》一文中研究指出针对焦炉集气管压力控制系统存在的非线性、强干扰、多输入、多输出、强耦合的现象,提出了一种基于RBF神经网络结合PID的控制方法,采用RBF神经网络逆模型来实现原系统的解耦,使得多输入多输出的集气管压力系统解耦成相互独立的单输入单输出伪线性子系统,并使用单神经元自适应PID算法控制。通过实验仿真,结果表明该控制策略对集气管压力系统的动态解耦性能、迅速调节性能和稳态精度起到较好的作用,增强了系统的鲁棒性,能较好的满足现场的工艺要求。(本文来源于《荆楚理工学院学报》期刊2018年04期）
孙海峰,陈友,郝冬梅[6]（2018）在《提高焦炉集气管压力稳定率 降低焦炉污染》一文中研究指出本文主要针对影响焦炉集气管压力的因素进行分析,找出原因,采取相应的措施,提高焦炉集气管压力稳定率,减少焦炉污染。(本文来源于《2018第叁届焦化行业节能环保及新工艺新技术交流会暨“晋、冀、鲁、皖、赣、苏、豫”七省金属学会第十九届焦化学术年会论文集》期刊2018-08-20）
陈威[7]（2018）在《基于多核函数SVM的焦炉集气管压力系统复合控制研究》一文中研究指出工业生产需消耗大量资源,使用最普遍的煤炭资源,在消耗资源的占比中最高。而炼焦作为煤炭资源进行清洁转化的主要方式,对国民经济的发展以及生态环境的改善具有深远意义。集气管压力系统作为资源转化过程中的重要一环,存在着一系列难以用常规方式稳定控制的难点。由于集气管压力系统是一个存在大干扰的多变量非线性耦合系统,首先要了解其模型特性,方能进行稳定的控制。本文引入系统辨识相关理论,以多核支持向量机(MKSVM)算法来辨识系统结构。通过介绍统计学习理论,分析了经验风险最小化原理和结构风险最小化原理并由后者引入支持向量机(SVM)算法。分析了核函数对SVM辨识精度的影响,选取以全局核函数与局部核函数进行加权组合,通过误差分析选择最优的加权模式。以构造出的MKSVM算法来辨识系统数据,得到系统输入与输出之间的依赖关系。根据逆系统的原理,辨识出基于SVM的集气管压力系统的逆模型,并将其附加于原系统之前来降低该系统的耦合度。基于SVM的逆模型控制能够在解耦的同时实现原系统的线性化改造。为应对模型失配或大干扰等现象,设计了以PID控制为辅助的复合切换控制模式。根据切换准则进行控制器之间的实时切换,实现大干扰下系统快速脱离高压或低压状态,以提高系统的鲁棒性及抗干扰性。最后,利用MATLAB平台对所设计的方案仿真验证。结果表明,该控制方案能够降低原系统的耦合度并实现输入输出间的线性化跟踪。基于SVM的复合切换控制能够在抑制干扰的同时具有良好的鲁棒性,从而验证了本文中设计的控制方案的可行性。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2018-05-18）
宁胜[8]（2018）在《焦炉集气管压力自动调节的优化》一文中研究指出焦炉的集气管压力因内、外因素都各有不同程度的波动,自控调节也不太理想。原焦炉因原设计没有反馈信号,致使把输出信号一直作为反馈信号,从而达不到准确高效稳定集气管压力。优化完善后的焦炉集气管压力控制稳定、数据处理真实可靠、现场调节精准、快速、安全。通过叁段PID调节成功解决了焦炉集气管压力不稳定的问题,荒煤气放散大大减少,优化了焦炭质量,实现了安全、高效、环保的设计理念。(本文来源于《山东工业技术》期刊2018年10期）
吴添,邢高建,刘超,张雷,宫成云[9]（2018）在《确定焦炉集气管压力控制值的应用》一文中研究指出集气管压力是焦炉生产重要的控制参数之一,研究了集气管压力的控制值,运用新型电子压力计对焦炉集气管压力和炭化室底压力进行测定,最终确定集气管压力控制值。(本文来源于《燃料与化工》期刊2018年02期）
赵恒波,武斌[10]（2017）在《鞍钢鲅鱼圈稳定焦炉集气管压力的实践》一文中研究指出焦炉集气管压力是否稳定直接影响焦炉炉体和护炉设备的寿命,集气管压力波动过大还会造成荒煤气放散,污染环境,且造成煤气资源和副产品的损失。通过对稳定焦炉集气管压力的研究,并经过技术攻关和实践应用,确定了新的调节方法,取得了良好的运行效果。(本文来源于《鞍钢技术》期刊2017年06期）
集气管压力论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
焦炉集气管压力系统具有纯滞后、非线性以及多变量强耦合的特点,难以建立精确的控制模型,传统的控制策略难以对其进行有效的控制。基于OS-LSSVM(在线稀疏最小二乘支持向量机)内模控制具有模型简单、鲁棒性好等特点。利用OS-LSSVM在线辨识集气管压力逆系统,建立逆模型控制器,该方法具有较高的跟踪精度,良好的抗干扰能力,同时能实现集气管压力的解耦控制。将其应用于焦炉集气管压力的控制具有重要的意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
集气管压力论文参考文献
[1].刘昕明,吕亮,罗伟.基于动态模糊神经网络逆系统的焦炉集气管压力解耦控制[J].无线互联科技.2019
[2].雷亚军,张世峰,张祝威,杨远恒.基于OS-LSSVM焦炉集气管压力系统的内模控制[J].工业控制计算机.2019
[3].陈慧萍.PID技术在焦炉集气管压力调节中的应用价值[J].技术与市场.2019
[4].宋宏鹏.焦炉集气管压力系统智能控制对策[J].西部探矿工程.2019
[5].宛杰,宁童,张桐,徐凯.基于RBF网络逆辨识的集气管压力复合控制[J].荆楚理工学院学报.2018
[6].孙海峰,陈友,郝冬梅.提高焦炉集气管压力稳定率降低焦炉污染[C].2018第叁届焦化行业节能环保及新工艺新技术交流会暨“晋、冀、鲁、皖、赣、苏、豫”七省金属学会第十九届焦化学术年会论文集.2018
[7].陈威.基于多核函数SVM的焦炉集气管压力系统复合控制研究[D].安徽工业大学.2018
[8].宁胜.焦炉集气管压力自动调节的优化[J].山东工业技术.2018
[9].吴添,邢高建,刘超,张雷,宫成云.确定焦炉集气管压力控制值的应用[J].燃料与化工.2018
[10].赵恒波,武斌.鞍钢鲅鱼圈稳定焦炉集气管压力的实践[J].鞍钢技术.2017
论文知识图
