基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的釹鐵硼氫粉碎優(yōu)化控制系統(tǒng)研究.pdf

1、燒結釹鐵硼磁體的生產(chǎn)過程要求工序多，屬于復雜流程工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)。其中，通常作為釹鐵硼鑄塊破碎手段的氫爆碎工序非常重要，因為經(jīng)過氫爆碎的釹鐵硼合金粉碎程度和氫含量對釹鐵硼磁體的磁性能有直接影響。由于復雜系統(tǒng)無法準確的建立模型而使傳統(tǒng)控制方法難以對其進行理想的控制，而無模型自適應控制是一種不依賴于被控系統(tǒng)數(shù)學模型的控制方法，它只利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)設計控制器，并且具有算法簡單、可調(diào)參數(shù)少、控制性能好等優(yōu)點。本課題在深入分析釹鐵硼吸氫原理和工

2、藝的基礎上，采用無模型自適應控制方法設計釹鐵硼氫粉碎控制系統(tǒng)，并通過實驗驗證了該方法的可行性。主要研究工作如下：
　　深入研究了無模型自適應控制方法的背景、基本原理、無模型自適應控制律、特征參量辨識方法以及無模型自適應控制的性能。通過仿真實驗，將無模型自適應控制與傳統(tǒng)PID控制方法在跟蹤性、時滯適應性、適應性等方面進行了對比，得出了有應用價值的數(shù)據(jù)對比曲線。同時，針對無模型自適應控制器參數(shù)需人工調(diào)整這一缺點，提出基于遺傳算法優(yōu)化的

3、無模型自適應控制（GA-MFAC），并以三容水箱液位控制為背景，進行了仿真實驗，結果表明與無模型自適應控制方法相比，GA-MFAC控制器收斂速度更快，響應時間更短，超調(diào)量更小。
　　建立了基于SOM和RBF混合神經(jīng)網(wǎng)絡的氫含量預測模型，并采用從工業(yè)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進行仿真試驗，結果表明該模型能實時、準確的預測釹鐵硼氫爆碎過程中合金的氫含量，從而為無模型自適應控制提供控制依據(jù)。
　　以釹鐵硼氫粉碎過程為控制對象，構建并設計基于遺