一、药剂温度控制系统的智能PID控制方法与实现（论文文献综述）
秦少杰[1]（2021）在《煤泥水浓缩过程的药剂智能添加系统研究与应用》文中研究表明“中国智造”的提出,对煤矿企业的发展提出了新的要求。目前多数煤矿企业已经实现机械化生产,但是为了顺应时代进步的需要,煤矿企业还需从多维度入手,进一步提高生产自动化、智能化程度。选煤厂在煤炭生产过程中承担着洗选的工作,选煤厂实现智能化生产对于整个煤矿企业有着重要意义。煤泥水处理作为整个洗选流程中重要的一步,关系洗选循环水的质量,影响选煤厂生产效率以及产品质量。浓缩是当前煤泥水处理的主流方式,浓缩过程就是一个固液分离的过程,煤泥水中含有大量不溶水颗粒和极细煤泥颗粒,为加速煤泥水不溶水颗粒沉降速度以及促进极细煤泥颗粒的有效沉降,在煤泥水中添加辅助药剂,絮凝剂和凝聚剂,药剂的合理添加极大的影响着浓缩效果。本文以贺西选煤厂为研究背景展开研究,该厂缺乏有效的监测手段,岗位工人目测溢流水浊度调节药剂添加量,造成药剂浪费增加生产成本,导致溢流水浊度不稳定不能满足选煤厂对于循环水的要求,针对以上问题,提出了浓缩过程智能加药系统的研究。本文分析了浓缩过程的各种影响因素,作为一个典型的物化反应过程,是一个多线性、大滞后的过程,无法建立准确的数学模型。因此,本文采用前馈+后馈的控制策略,前馈部分,首先建立Lssvm预测模型,利用多目标粒子群算法进行寻优,得出最佳的药剂添加量。反馈部分,利用污泥界面仪测量浓缩池煤泥层的厚度,反应煤泥粒沉降速度,作为反馈输入对药剂添加量进行修正。本文详细介绍了Lssvm算法和Mopso算法的原理,根据浓缩过程影响因素之间的相关性,建立基于Lssvm的预测模型,采集现场的数据训练模型并对模型的精度进行了测试,引入药剂成本函数建立优化模型,根据现场工况条件确立约束条件,选定Mopso算法对优化模型进行寻优,在计算机上进行仿真实验,验证算法的可行性。本系统在原有系统的基础上进行改造,原系统采用的可编程控制器为西门子s7-200,故本系统同样采用s7-200,控制系统结构为主从站式,以原有的系统作为从站,新加的plc为主站,上位机采用研华ACP400,利用Matlab搭建Lssvm预测模型,并进行基于Mopso算法的寻优运算,Matlab与组态王之间的通讯方式采用的opc通讯。现场控制器收集各个传感器的数据,通过以太网上传到上位机,在上位机中进行储存并进行寻优,得到最优的药剂添加量,回传到控制器,控制器控制执行机构动作调整药剂添加量,污泥界面仪检测到沉积煤泥厚度作为反馈值调整药剂添加量,提高系统稳定性。整个系统以贺西矿选煤厂作为工业性实验场地,系统在试运行阶段,稳定可靠,对比系统改造前后的生产数据,药剂损耗量有所降低,吨煤泥PAC消耗降低（4.91%）,吨煤泥PAM消耗降低了（5.39%）,循环水的浊度控制在（1000～2000mg/L）的范围,满足新标准B/T 35051-2018选煤厂洗水闭路循环等级的要求,同时对于压滤工序也有一定的促进作用,滤饼水分明显降低,表明系统试运行阶段生产稳定表现良好,保证了选煤厂生产的需要,降低了药剂消耗量,降低选煤厂生产成本提高经济效益。
马路遥[2]（2021）在《火电厂炉内化水控制系统研究与设计》文中认为随着我国各行各业用电量不断增加,火电厂机组容量剧增,使机组设备对水质提出了更高的控制要求。水质的高低是机组设备安全、稳定运行的重要影响因素。目前,我国大多数火电厂的炉水处理系统以传统控制为主,致使炉水PH起伏较大,无法保证炉水水质符合技术要求,导致热力设备管壁的积盐、腐蚀和结垢。针对传统控制无法准确控制水质问题,研发一套基于PLC的炉内化水控制系统,提高水质控制的精准性和处理过程的自动化水平,对减小热力设备损耗、提高设备利用率具有重要意义。本文以某火电厂对炉水加药处理过程为背景,对炉内化水控制系统进行了研究与设计。本文首先对炉水处理的工艺过程进行分析,设计了炉内化水控制系统的整体架构,针对炉水PH这种具有大滞后、大惯性的被控对象,结合炉水水质的技术规范,确定了基于DMC（动态矩阵）的改进串级PID控制策略。其次,利用改进的炉水PH数学模型以及电动阀流量特性,建立了炉内化水控制系统传递函数,并分析了 PID控制与DMC控制在炉内化水控制系统中的应用。最后,利用MATLAB/Simulink搭建PID控制与基于DMC的改进串级PID控制算法模型,配合建立的控制系统传递函数进行基于DMC的改进串级PID控制策略的对比仿真。分析仿真结果得出:控制系统在基于DMC的改进串级PID控制策略下,降低了超调量,缩短了过渡时间,增强了系统鲁棒性。为满足炉水水质的技术规范要求,实现炉内化水控制系统对水质控制的精准性和稳定性,控制系统选用稳定性高、可靠性强的西门子S7-400PLC作为主控制器,实现了对设备层信号的采集和处理。其次,以PLC作为服务器,MATLAB作为客户端,通过应用OPC技术,实现了智能算法对采集数据的优化处理,并通过CP443-1通讯模块传输至MCGS中,实现了对炉水处理工艺过程状态的实时监控。最后,经过对控制系统各部分功能调试,实现了炉水处理过程的智能化控制。
周裕文[3]（2021）在《基于QUATRE算法的温度PID控制方法研究》文中提出PID（Proportional–Integral–Derivative）控制器是现代工程控制中最具代表性的控制方式,以其简易模型、高可靠性而经久不衰。但是随着时代的发展,工业控制的对象复杂性日益增长,控制精度的要求与日俱增,尤其是以火电厂、化工厂、炼钢厂等工业中温度控制为代表的具有大滞后、非线性的控制对象。传统的PID控制已经不能满足控制的需要。本文提出基于一种交流策略的并行QUATRE（QUasi-Affine TRansformation Evolutionary）算法的PID整定方法,并将其应用于电炉温度控制系统中。同时针对电炉温度智能控制方法,分别提出了采用本文交流策略的并行QUATRE优化的模糊PID控制和BP（back propagation）神经网络PID控制器。本文主要工作有以下几个方面:（1）针对原始QUATRE算法易陷入局部最优解的特点,提出了一种交流策略的并行算法。为了验证本文提出交流策略的并行QUATRE的可行性,采用四种测试函数对提出并行QUATRE算法、原始QUATRE算法和标准粒子群算法进行了函数的测试实验,实验的结果验证了改进QUATRE算法的寻优性能。（2）针对PID控制精度和效率需求。提出了基于本文交流策略的并行QUATRE算法的PID参数整定方法。结合了电炉温度控制数学模型,建立了电炉温度控制的常规PID控制仿真模型,通过提出的方法进行被控对象的仿真,与采用传统的Z-N（Ziegler–Nichols）法整定进行比较验证智能算法的优越性,同时也与标准粒子群算法进行仿真实验对比,实验结果表明应用本方法的电炉温度控制性能相对优秀。（3）针对模糊PID量化参数没有系统设置方法导致控制效果不佳的问题。提出了基于改进QUATRE算法的模糊PID控制器。对本文的电炉温度控制模型,设计了模糊PID控制器,并采用该算法结合模糊PID控制器,对量化因子和比例因子进行了优化。通过电炉温度数学模型进行了仿真验证,对比了采用经验法得到了一组量化参数模糊PID控制器和Z-N整定法的常规PID控制器仿真效果对比。（4）针对本文的电炉温度控制系统,设计了BP-PID神经网络控制器。针对BP神经网络易陷入局部解,导致控制精度不高的问题,提出基于改进QUATRE算法的BP神经网络PID控制器。采用改进QUATRE算法针对BP神经网络初始权值进行整定。通过温度控制模型的仿真实验对比常规BP-PID控制器和Z-N工程整定法的PID控制器在温度控制上的仿真实验结果,验证了其良好的性能,分析总结本文所有控制策略,针对本文的控制模型推荐策略做了对比。
于蒙[4]（2021）在《基于数据驱动的间歇化工过程批次内和批次间复合优化控制策略研究》文中研究指明本文致力于研究针对特种精细化学品间歇生产过程的智能优化控制方法。特种精细化学品生产控制属于间歇过程控制,生产过程具有强非线性和批次重复特性,目前生产中采用的控制策略是经典PID控制,这种控制方式的特点是控制结构具有较高的可靠性,并且对控制器的维护较为简单,但是难以满足复杂工艺过程高精度控制的要求,历次特种化学品生产产品质量和运行过程均出现过不稳定的情况。如何对现有的PID控制策略进行改进,并充分利用批次生产的重复特性,针对无法用精确数学模型描述的被控对象,通过利用控制过程的在线或离线数据并开发智能控制算法,对复杂被控对象施以控制,为本文的研究重点。针对特种化学品间歇生产过程,如Chylla Haase间歇反应过程,本文采用一种复合控制方式,将间歇过程控制划分为批次内控制和批次间控制两个维度,设计复合控制策略,将批次内的智能自整定PID控制和批次间的迭代学习控制结合,充分利用批次间重复特性,并在批次内和批次间实现控制的自适应改进。在批次内控制中,采用PID控制架构,通过LM优化算法实现PID控制参数的自整定,利用RBF神经网络辨识优化过程产生的Jacobian信息,使用一种改进的差分进化算法优化PID自整定参数的初值以及径向基神经网络基函数的中心、宽度以及神经元连接权值的初值。批次内的控制策略不要求获得被控对象的数学模型,仅以过程数据为控制来源,具有较高实际应用价值。在批次间控制中,针对需要抑制的重复性干扰,采用具有实际应用价值的P型迭代学习控制,为实现这种控制方式数据驱动的自适应改进,设计限定参数集的去伪控制策略。这种控制策略既实现了抑制批次间重复扰动的功能,又具备实用性的自适应调整能力,取得优于固定参数迭代学习控制方法的效果。特种化学品D1的生产过程,对转馏分点的预测和控制十分重要。该间歇蒸馏过程存在反应蒸馏过程复杂多样的特性,需要进行分离处理的物质多种多样并且成分不断变化,而上升气温度可以对蒸馏过程需分离的物质有较高程度的反映,准确判断转馏分点是特种化学品D1生产的关键。从实际出发,建立一种数据驱动的LSTM预测模型,对转馏分点实施预测。LSTM结构复杂,需要进行参数优化,设计贝叶斯优化算法实现了参数的优选。针对D1生产过程,纯度数据作为关键指标只在生产终点时检测的情况,设计了一种基于BP神经网络的终点质量迭代学习控制算法,首先利用BP神经网络建立生产过程变量与终点产品纯度的预测模型,以神经网络预测模型为基础,实施终点纯度的迭代学习控制,实现了对具有批次重复特性的间歇蒸馏过程的质量控制。
张禧莹[5]（2021）在《DPH-260型包装机整体及吹塑成型装置应用研究》文中提出目前阶段药品包装已基本实现机械化。由于智能制造的迅猛发展以及我国和社会对生产力的需求不断提高,致使包装产业更加趋向于专业化、智能化及高精度化。因此需要大力发展智能包装,表达方式更多的朝着机电一体化、智能化控制方向迈进。为了实现智能化控制,本文首先对DPH-260型包装机总体的设计方案做了简单的概述,完成了传动系统动力源功率计算和气动部件选型计算,对夹持步进装置、吹塑成型装置、热封装置、冲裁装置等关键装置进行了说明,重点对成型装置进行设计、三维造型与装配,并使用Solid Works/Motion进行运动、动力仿真,得到位移-时间、速度-时间、加速度-时间、猝动-时间的曲线图,论证了PVC吹塑成型过程中无刚性、柔性冲击,在两末端处无惯性冲击力。证明了机构运动与简谐曲线相吻合符合凸轮设计要求,速度、加速度、位移同时满足设计要求。同时利用Solid Works/Simulation对凸轮机构与动力轴进行强度校核、分析,通过有限元分析图可表明凸轮机构与动力轴的应力、应变以及安全系数均满足设计要求。其次,本文设计了成型装置温度控制系统。其中包括对温控系统软、硬件的设计,同时使用TIA PORTAL V13进行梯形图编写,应用Win CC软件完成了包装机成型装置的人机界面设计,同时完成了成型装置温控系统中RBF神经网络结合PID控制器与传统的PID控制器通过Matlab/Simulik软件的仿真比对,结果表明:RBF-PID控制器的整体性能优于传统的PID控制器,能够更快趋于稳定状态、超调小、抗扰力强,为最优控制策略。最后针对包装机的智能化通信,基于可编程控制器S7-1200基础上,连接Win CC Server进行数据处理与存储,同时使用套件中Web Navigator将数据发布到Web浏览器中,管理者通过登录IE浏览器输入预先设定好的地址即可访问Web浏览器中存储的实时采集到的现场数据数据并进行下载和更改,完成了远程监控与数据集成系统的设计,实现了包装机的智能化通信。综上,本研究优化了包装机温度控制系统,验证了软、硬件设计的可行性,提高了稳定性与抗干扰力,提高了泡罩包装机泡罩带的生产质量,完成了包装机的人机交互与数据通信,实现了包装机的智能化控制,对包装机的智能生产发展产生了一定的推动价值。
王新东[6]（2020）在《基于STM32的变量喷药控制系统设计》文中研究指明“精准农业”是农业生产上的研究热点,随着计算机信息技术以及传感器技术的不断发展,农业生产效率得到了提高,生产成本降低,科学技术手段的革新有力地推动了农业生产的现代化和智能化。变量喷药技术是智慧农业的一个研究热点,有的变量喷药系统已经投入农业生产中。但是目前的变量喷药控制系统存在一定的弊端,针对这一现状,本文基于STM32控制器设计了新型变量喷药控制系统,并对精准变量喷药控制算法进行了深入的研究和探讨。本文设计了变量喷药系统的总体方案,通过分析系统的实际功能和工作参数要求,确定了变量喷药作业系统的喷施控制方案,详细论述了变量喷药系统的组成及工作原理。其次,本文设计了变量喷药决策子系统及喷药控制子系统,对变量喷药控制子系统的硬件设计、软件流程和控制算法进行了深入的研究,并进行了仿真分析。本文在标准遗传优化算法的基础上提出截尾均值轮盘赌选择算子并引入自适应交叉算子和变异算子,形成了改进的遗传算法,提高了算法的搜索效率和局部寻优能力。以改进的遗传算法优化PID（Proportion-IntegrationDifferentiation）控制参数,形成了改进遗传PID控制算法,对执行部件电动阀的开口大小进行调控,从而达到变量喷药的目的。为了验证本文所提出方法的有效性,以苗期玉米为作业对象,进行了田间变量喷药系统试验。试验包括喷药系统的设计与实时性分析,分为喷药量控制试验和系统响应时间试验。试验结果分析表明,本文设计的变量喷药系统,控制精度高,响应速度快,实时性好,可为变量喷药系统的农田应用提供理论依据和技术支持,能够减少喷药量,减少对环境的污染,提高农产品品质,具有重要的经济及社会效益。
范金祥[7]（2020）在《污水生化处理过程关键技术研究及控制系统开发》文中研究说明污水处理过程是一个典型的非线性过程,实时受到流量和负荷的强烈扰动,同时伴随着污水组分的变化,且污水处理厂必须保持连续运行,以满足越来越严格的排放标准,而先进的控制研究对于降低运行成本、提高质量、优化能源利用、减少环境污染等具有重要的理论意义和现实意义。然而在实际污水处理过程中,随着污水组分越来越复杂,传统的PID控制越来越难以满足工艺要求和排放标准,而且由于水质监测传感器昂贵或缺失等原因,无法对污水水质进行实时有效地监测。基于此,本文以实际工程项目长沙某污水处理中心控制系统开发为研究背景,在该污水处理中心采用的缺氧-厌氧-好氧工艺的基础上,首先,针对污水处理过程中出水COD在采用传统测量方法时由于测量手段有限,难以满足实时在线监测的问题,提出一种基于改进粒子群优化高斯过程回归的软测量建模方法,该模型将小样本机器学习——高斯过程回归引入到污水处理过程中出水COD预测上。由于GPR单一核函数难以满足出水COD的预测精度,本文提出了基于SE核函数和PER核函数的组合核函数GPR预测模型,实验结果表明:与单一核函数GPR预测模型相比,本文提出的组合核函数GPR预测模型对出水COD具有更高的预测精度,同时采用改进粒子群算法对组合核函数的超参数进行最优值求解,解决了传统的基于共轭梯度法求解GPR最优参数时依赖初值且泛化能力不高的问题,仿真结果表明:与传统的LSSVM和BP-ANN预测模型相比,本文提出的IPSO-GPR预测模型对污水处理过程中出水COD具有更高的预测精度。其次,针对污水生化处理过程的曝气池控制系统,由于溶解氧（DO）浓度控制存在着大滞后、非线性以及波动大、难以确定数学模型等问题,本文提出了利用BP神经网络PID控制策略调节DO浓度的方法。使用MATLAB对算法进行仿真验证,结果表明该控制器鲁棒性好,超调量小,响应速度快。最后,根据污水处理工艺以及控制要求,设计和实现了以数据采集与监视控制系统为上位机监控系统,施耐德M580系列PLC为下位机的污水生化处理自控系统。
童辉[8]（2020）在《超细桥丝全自动焊系统自动送丝控制技术研究》文中研究说明作为工业和军用领域常用的火工品,桥丝式电雷管广泛地用于兵器弹药的引信中。桥丝焊接是电雷管生产中一道重要的工序,桥丝焊接质量的好坏直接影响电雷管性能。长期以来,我国桥丝焊接自动化程度较低,大多数厂家采用手工焊接,少数厂家研制了直径较粗的桥丝焊接的半自动焊接方案。而对于超细桥丝,还没有成熟的生产设备,所以研制新的超细桥丝自动化焊接方案具有很大的应用价值。焊接时电雷管表面和桥丝之间的间隙、焊点位置、焊接后桥丝表面质量等是影响电雷管性能的主要因素。在分析国内外桥丝自动焊接和张力控制的基础上,指出微米级超细桥丝自动焊接中时序控制和送丝稳定性是主要关键问题,提出了基于张力控制送丝稳定的超细桥丝全自动焊接系统方案。采用软、硬件结合控制方式,设计了时序控制自动焊接控制器,确定了送丝电机启动、压紧位置、焊枪运动、焊接作业、焊盘电机驱动、放线筒启动等信号形式,确定了一个焊接循环时序控制顺序:放线电机和收线电机同步运转、停歇、气动压紧、停歇、焊枪和机械手运动、停歇、焊接作业、停歇、焊枪和机械手返回、缓冲、压紧返回、停歇,设计了顺序时序控制器,仿真模拟结果表明,焊接过程中的各个动作满足时序要求。建立了送丝系统运动模型,得到了桥丝张力与放线轮、收线轮运动相关的表达式和缓冲装置可调整的最大放线长度差表达式,根据超细桥丝送丝稳定的充分和必要条件,通过分析确定了桥丝拉长临界变形值。提出了放线轮转速调整放线半径的桥丝张力稳定控制方法,设计了基于数字式PID控制原理的张力负反馈控制系统,搭建了硬件控制器系统,选定放线电机为一体化的交流伺服电机,按实际线上张力值与张力传感器输出值之间的关系编写了可编程逻辑控制器程序,进行了信号模数转换后的小数整数化处理。仿真实验验证了张力稳定控制性能,结果表明,能够控制张力值小于桥丝最大安全张力值0.08N,满足超细桥丝全自动焊接送丝稳定性条件。
王彬[9]（2019）在《基于金属粉末的智能烟花燃放设备研究及技术实现》文中认为我国是烟花生产和消费大国,传统烟花的主要成分是黑色火药,在生产、运输、储存和燃放过程中危险性大,爆炸事故频发,给社会造成很大的损失;燃放时污染大不环保。金属粉末在一定物理环境下可以实现燃烧,并可产生绚丽的色彩,如果以金属粉末替代目前传统的火药作为烟花的燃放材料,通过可控的喷射装置形成烟花燃放效果,具有不可估量的社会意义和广阔的市场前景。但要实现金属粉末的燃放,需要针对金属粉末的燃烧控制方法、喷射装备控制等技术开展理论和实验研究。本文完成了基于金属粉末的燃放设备开发,主要在燃放设备的新型机构、喷射风机优化控制、烟花机联机智能控制等方面进行了探索和实验研究,主要工作如下:（1）完成了无火药金属粉末烟花机的机械结构设计,并对提高金属粉体输送装置性能进行了研究。针对现有烟花机耗材输送能力的不足,设计了以满足不同耗材输送为目标的送料机构。通过螺旋输送理论分析螺杆参数对送料系统的影响,采用试验和模拟交互的优化设计过程,选择合适的螺距、螺杆外径、长径比来提高送料系统的输送效率和精度;将加热装置和输送装置相结合,设计了能主动调节温度的输送机构,实验证明:与现有的烟花输送机构相比,新设计的机构大大提高了不同粒度耗材的输送能力,为实现烟花无火药燃放奠定了基础。（2）对无刷高速风机控制方法进行了研究,并完成了电机控制电路设计。烟花燃放高度调节以及燃放稳定性与风机控制器直接相关,以提高风机喷射性能为目标,改进了磁场定向控制方案,并设计了相关的硬件驱动电路。通过优化电流采样时间和Simulink仿真改善风机控制稳定性,通过引入Bang-Bang控制改善转速响应能力。改进后的风机控制系统响应快、运转稳定,符合烟花机的使用需求。（3）开展了燃放参数自调节、多机协同控制以及基于音乐特性智能燃放控制的研究。以适应多种耗材燃放为目标,进行了燃放试验,提取不同金属粉末耗材的燃放特性,设计了一种适应不同耗材燃放的控制方案;以满足烟花机多机协调控制为目标,提出了烟花机多机无线互联策略,应用2.4G无线通讯技术,并设计了基于2.4G无线通讯的控制终端,实现了烟花机多机协同工作;以实现音乐烟花喷泉为目标,设计了音频提取模块,并通过上位机软件的决策处理,实现了烟花的音乐律动。本文的主要贡献为:提出并设计了一种以金属粉末为燃放耗材的无火药智能烟花机。烟花机不仅会广泛应用于节日庆祝活动中,在舞台表演及影视效果方面更会大有作为。该设备的研制有利于推动烟花行业的发展。
荆涛[10]（2020）在《制袋机智能温度控制系统研究》文中指出制袋机是软包装生产线上制袋工序中一个重要生产设备,制袋机生产过程包含定长、定位、热封、分切等工艺环节,本文主要研究制袋机热封刀温度控制技术。由于热封刀温度变化过程是一个非线性的大惯性过程,且影响温度变化的因素较多,因而传统PID控制算法的控温效果并不理想。针对传统制袋机热封刀温度控制过程中存在的温度控制精度低、抗干扰能力差等问题,本文设计了一种Interval Type-2 Fuzzy PID（IT2F-PID）智能温度控制器,并在相应的软件平台及硬件设备支持下实现制袋机智能温度控制系统的设计。本文首先根据当前软包装行业的发展现状,指出研究制袋机智能温度控制系统的重要意义,并分别从四个方向介绍智能温度控制理论的国内外研究现状,进而分析温度控制系统未来的发展趋势。然后介绍制袋机系统组成及工艺流程,设计制袋机智能温度控制系统的总体结构,进行系统硬件设备选型,并详细介绍控制器的主控芯片选择、最小系统和温度测量电路的设计。分析被控对象的动态特性,建立数学模型,根据区间二型模糊控制理论设计一种IT2F-PID控制算法,总结专家经验建立模糊推理规则,实现对传统PID控制器比例、积分和微分参数的动态调整,并仿真对比智能温度控制算法与传统温度控制算法的控制效果,最终选定控制效果最佳的区间二型模糊PID控制算法。此外,介绍智能温度控制系统的软件实现过程,其中包括智能温度控制器软件实现和人机交互界面设计实现。最后通过三伺服制袋机进行整机测试,验证本文研究制袋机智能温度控制系统的性能。
二、药剂温度控制系统的智能PID控制方法与实现（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、药剂温度控制系统的智能PID控制方法与实现（论文提纲范文）
（1）煤泥水浓缩过程的药剂智能添加系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 煤泥水处理研究现状 |
| 1.2.2 浓缩过程自动加药系统研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 煤泥水处理工艺与影响因素分析 |
| 2.1 煤泥水处理流程 |
| 2.1.1 凝聚剂与絮凝剂作用原理 |
| 2.1.2 混凝原理 |
| 2.2 浓缩机 |
| 2.2.1 浓缩机概述 |
| 2.2.2 浓缩机工作原理 |
| 2.3 影响因素分析 |
| 2.4 污泥界面仪在煤泥水处理方面的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Lssvm的预测模型 |
| 3.1 最小二乘支持向量机(Lssvm) |
| 3.1.1 svm的原理 |
| 3.1.2 Lssvm原理 |
| 3.1.3 核函数 |
| 3.2 预测模型结构 |
| 3.3 模型仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 利用Mopso求解最优药剂添加量 |
| 4.1 药剂最优问题模型 |
| 4.1.1 药剂最优化模型 |
| 4.1.2 约束条件确立 |
| 4.2 多目标粒子群算法(Mopso)分析 |
| 4.2.1 粒子群算法(pso) |
| 4.2.2 多目标粒子群算法分析 |
| 4.3 多目标粒子群算法算子 |
| 4.3.1 速度位置更新 |
| 4.3.2 边界约束 |
| 4.3.3 非支配解选取策略 |
| 4.3.4 个体最优选取 |
| 4.3.5 外部集选取策略 |
| 4.3.6 全局最优选取 |
| 4.4 Mopso算法仿真 |
| 4.4.1 Mopso算法运行 |
| 4.5 自动加药系统控制策略 |
| 4.5.1 前馈策略 |
| 4.5.2 反馈策略 |
| 4.5.3 前馈+反馈策略 |
| 4.6 PID控制 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 药剂添加系统工业性试验及运行效果 |
| 5.1 贺西选煤厂原有配药加药系统 |
| 5.1.1 原有凝聚剂配药系统 |
| 5.1.2 絮凝剂配加药系统 |
| 5.1.3 贺西选煤厂原有配加药系统分析 |
| 5.2 加药系统原理和架构设计 |
| 5.2.1 加药系统原理 |
| 5.2.2 加药系统架构 |
| 5.3 系统硬件选型 |
| 5.3.1 传感器选型 |
| 5.3.2 上位机选型 |
| 5.3.3 控制器与触摸屏选型 |
| 5.4 设备现场安装 |
| 5.5 系统软件设计 |
| 5.5.1 系统通讯设计 |
| 5.5.2 系统组态画面 |
| 5.5.3 模拟量转换程序 |
| 5.6 工业性试验效果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）火电厂炉内化水控制系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 炉内化水控制系统总体设计 |
| 2.1 炉内化水控制系统需求分析 |
| 2.1.1 工艺分析 |
| 2.1.2 技术指标 |
| 2.2 炉内化水控制系统控制方案设计 |
| 2.2.1 系统设计要求 |
| 2.2.2 系统控制方案分析 |
| 2.2.3 系统控制结构设计 |
| 2.2.4 系统硬件结构设计 |
| 2.3 系统的创新性应用方案 |
| 2.3.1 基于DMC的改进串级PID控制方法 |
| 2.3.2 基于OPC的下位机数据交换方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于DMC的改进串级PID控制方法研究 |
| 3.1 炉内化水控制系统建模研究 |
| 3.1.1 炉水PH过程数学模型的建立 |
| 3.1.2 炉水PH过程数学模型的改进 |
| 3.1.3 炉内化水控制系统传递函数建立 |
| 3.2 炉水PH的PID控制 |
| 3.2.1 PID控制结构 |
| 3.2.2 PID控制过程分析 |
| 3.3 炉水PH控制算法分析 |
| 3.4 基于DMC的改进串级PID控制方法研究 |
| 3.4.1 DMC控制结构 |
| 3.4.2 DMC控制过程研究 |
| 3.4.3 串级PID控制结构分析 |
| 3.4.4 基于DMC的改进串级PID控制结构设计 |
| 3.5 基于DMC的改进串级PID的对比仿真分析 |
| 3.5.1 无扰动对比仿真分析 |
| 3.5.2 扰动下对比仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 炉内化水控制系统下位机设计 |
| 4.1 炉内化水控制系统下位机硬件设计 |
| 4.1.1 PLC工作方式分析 |
| 4.1.2 硬件设备选型 |
| 4.1.3 系统的I/O配置 |
| 4.2 炉内化水控制系统电气设计 |
| 4.2.1 炉内化水控制系统电气回路设计 |
| 4.2.2 PLC端子接线设计 |
| 4.3 炉内化水控制系统下位机软件设计 |
| 4.3.1 设备组态 |
| 4.3.2 系统程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 上位机监控组态设计与系统调试 |
| 5.1 组态软件的选择 |
| 5.2 炉内化水控制系统上位机监控组态设计 |
| 5.2.1 炉内化水控制系统监控功能设计 |
| 5.2.2 用户登录主页面设计 |
| 5.2.3 系统主控界面设计 |
| 5.2.4 工艺监控界面设计 |
| 5.3 炉内化水控制系统调试 |
| 5.3.0 构建系统实时数据库 |
| 5.3.1 OPC通讯配置 |
| 5.3.2 整体通信测试 |
| 5.3.3 现场调试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（3）基于QUATRE算法的温度PID控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PID参数整定的研究现状 |
| 1.2.2 智能PID研究现状 |
| 1.3 本文的工作及主要安排 |
| 第二章 基于并行QUATRE算法的电炉温度PID控制研究 |
| 2.1 PID控制简介 |
| 2.1.1 PID控制原理 |
| 2.1.2 PID参数的意义 |
| 2.1.3 PID参数整定方法 |
| 2.1.4 数字PID控制 |
| 2.2 QUATRE算法简介 |
| 2.2.1 QUATRE算法的基本思想 |
| 2.2.2 基于一种交流策略的并行QUATRE |
| 2.3 控制性能评价指标 |
| 2.4 电炉温度控制实例 |
| 2.4.1 电炉加热原理 |
| 2.4.2 电炉的基本原理 |
| 2.4.3 电炉数学模型 |
| 2.5 基于QUATRE的 PID控制的仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于并行QUATRE算法优化的模糊PID温度控制 |
| 3.1 模糊控制的基本原理 |
| 3.1.1 模糊化 |
| 3.1.2 知识库 |
| 3.1.3 模糊推理 |
| 3.1.4 解模糊 |
| 3.2 模糊PID控制的设计 |
| 3.2.1 模糊PID的基本结构 |
| 3.2.2 自适应模糊PID控制器设计 |
| 3.3 基于并行QUATRE算法优化模糊PID控制器结构与步骤 |
| 3.4 基于并行QUATRE算法优化模糊PID控制的温度控制仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于并行QUATRE优化的BP神经网络PID控制 |
| 4.1 基本的工神经网络理论 |
| 4.2 BP神经网络理论 |
| 4.2.1 网络模型的结构 |
| 4.2.2 BP优缺点及改进办法 |
| 4.3 基于BP神经网络的PID控制器原理 |
| 4.4 基于并行QUATRE算法的BP-PID控制器设计 |
| 4.4.1 并行QUATRE算法优化BP神经网络原理 |
| 4.4.2 并行QUATRE与 BP神经网络算法整定PID流程 |
| 4.5 基于并行QUATRE-BP-PID的温度控制系统仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 进一步的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）基于数据驱动的间歇化工过程批次内和批次间复合优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 间歇化工生产过程控制的难点及常用控制策略 |
| 1.2.1 间歇化工生产过程控制难点 |
| 1.2.2 间歇生产过程的常用控制策略 |
| 1.3 数据驱动控制 |
| 1.3.1 模型驱动控制与数据驱动控制的比较 |
| 1.3.2 PID控制及自整定策略 |
| 1.3.3 迭代学习控制 |
| 1.4 间歇化工过程控制复合架构研究 |
| 1.4.1 复合架构研究的必要性 |
| 1.4.2 复合架构的形式 |
| 1.4.3 间歇化工过程中复合架构迭代学习控制的应用情况 |
| 1.5 时序预测技术与终点质量迭代学习控制 |
| 1.5.1 时序预测技术研究现状 |
| 1.5.2 终点质量迭代学习控制研究现状 |
| 1.6 研究论文的主要内容 |
| 第二章 间歇化工过程批次内时间域控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 RBF神经网络及差分进化算法 |
| 2.2.1 RBF神经网络结构及学习算法 |
| 2.2.2 差分进化算法 |
| 2.3 IDE-RBF-LM-PID算法设计 |
| 2.3.1 RBF-PID控制算法 |
| 2.3.2 LM算法改进RBF-PID |
| 2.3.3 IDE算法优化RBF网络 |
| 2.4 智能自整定PID控制算法电加热控制实现 |
| 2.4.1 电热水浴装置 |
| 2.4.2 算法设计 |
| 2.4.3 仿真验证 |
| 2.5 智能自整定PID控制算法微化工过程制冷箱控制实现 |
| 2.5.1 制冷箱和控制系统设计 |
| 2.5.2 程序设计 |
| 2.5.3 控制结果 |
| 2.6 智能自整定PID控制算法Chylla Haase间歇反应釜控制实现 |
| 2.6.1 Chylla Haase间歇反应装置 |
| 2.6.2 数学模型 |
| 2.6.3 Matlab Simulink模型开发 |
| 2.6.4 算法设计 |
| 2.6.5 仿真验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 间歇化工过程批次间迭代学习控制及复合控制实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复合结构的稳定性分析 |
| 3.2.1 系统形式 |
| 3.2.2 复合控制器结构 |
| 3.2.3 稳定性分析 |
| 3.3 批次间迭代学习控制自适应算法设计 |
| 3.3.1 去伪控制算法 |
| 3.3.2 设计批次间去伪控制算法 |
| 3.3.3 基于有限控制器参数集合的去伪控制策略自适应ILC及算法收敛性证明 |
| 3.4 自适应迭代学习控制算法应用设计 |
| 3.4.1 间歇化工过程批次间控制的难点及大小批次划分 |
| 3.4.2 大小批次划分后初始控制问题 |
| 3.5 Chylla Haase间歇反应过程复合控制实验结果及分析 |
| 3.5.1 方案设计 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于LSTM的间歇蒸馏过程转馏分点预测及终点质量迭代学习控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于LSTM的时序预测建模 |
| 4.2.1 模型建立流程 |
| 4.2.2 数据重构 |
| 4.2.3 长短期记忆神经网络建模基础 |
| 4.2.4 模型搭建与预测 |
| 4.3 数据驱动终点质量迭代学习控制对D1 蒸馏过程纯度的控制 |
| 4.3.1 终点迭代学习控制算法设计 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.4 系统GUI软件集成 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文主要工作 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 主要简历 |
| 致谢 |
（5）DPH-260型包装机整体及吹塑成型装置应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 相关现状研究 |
| 1.2.1 包装机总体及吹塑成型装置发展现状 |
| 1.2.2 RBF-PID控制技术在温控系统中的应用发展 |
| 1.2.3 远程监控与数据集成系统发展现状 |
| 1.3 论文主要内容概述 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 DPH-260 型铝塑泡罩包装机总体设计 |
| 2.1 包装机用途及设计参数 |
| 2.2 关键装置的结构设计 |
| 2.2.1 成型装置 |
| 2.2.2 夹持步进装置 |
| 2.2.3 热封装置 |
| 2.2.4 冲裁装置 |
| 2.3 包装机传动系统设计 |
| 2.3.1 总体传动设计 |
| 2.3.2 电动机选型计算 |
| 2.3.3 传动设计计算 |
| 2.4 包装机控制系统设计 |
| 2.4.1 控制系统硬件组成 |
| 2.4.2 控制系统软件组成 |
| 2.5 包装机智能化分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 包装机吹塑成型装置设计 |
| 3.1 成型装置结构方案设计 |
| 3.1.1 设计参数及工艺路线 |
| 3.1.2 主要参数的确定 |
| 3.1.3 功能结构确定 |
| 3.1.4 加热装置分析 |
| 3.2 成型动力传动计算 |
| 3.2.1 成型功率计算 |
| 3.2.2 气动元件的选型计算 |
| 3.2.3 凸轮的设计计算 |
| 3.2.4 轴的设计计算 |
| 3.3 成型装置执行系统设计 |
| 3.3.1 执行原理 |
| 3.3.2 装置设计 |
| 3.4 运动仿真分析 |
| 3.4.1 成型装置运动仿真 |
| 3.4.2 关键零件校核分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 成型装置控制系统设计 |
| 4.1 控制系统硬件设计 |
| 4.1.1 PLC控制器的选择 |
| 4.1.2 传感器选型 |
| 4.1.3 触摸屏 |
| 4.2 控制系统软件设计 |
| 4.2.1 PLC软件设计 |
| 4.2.2 人机界面软件设计 |
| 4.3 成型温控系统设计 |
| 4.3.1 PID控制算法 |
| 4.3.2 RBF神经网络 |
| 4.3.3 RBF-PID控制算法 |
| 4.3.4 Matlab/Simulink仿真实验 |
| 4.4 数据集成与远程监控系统设计 |
| 4.4.1 基于C/S模式的互联网远程监控系统 |
| 4.4.2 WEB服务器应用研究 |
| 4.4.3 WEB页面发布 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）基于STM32的变量喷药控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 精准农业与变量喷药简介 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的主要研究内容与创新点 |
| 第二章 系统方案设计 |
| 2.1 系统设计目标 |
| 2.2 系统构成与原理 |
| 2.3 喷药管路 |
| 2.4 嵌入式控制方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 变量喷药决策系统 |
| 3.1 变量喷药决策系统组成 |
| 3.2 杂草分布信息提取 |
| 3.2.1 机器视觉与变量喷药 |
| 3.2.2 图像预处理 |
| 3.2.3 杂草覆盖率与强度 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 变量喷药控制系统硬件设计 |
| 4.1 系统硬件原理图 |
| 4.2 核心处理器选择 |
| 4.3 执行部件 |
| 4.4 无线通信模块 |
| 4.5 传感器及其电路设计 |
| 4.5.1 流量传感器 |
| 4.5.2 压力传感器 |
| 4.5.3 液位传感器 |
| 4.6 显示模块 |
| 4.7 电源电路 |
| 4.8 报警电路 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 变量喷药控制系统软件设计 |
| 5.1 软件功能概述 |
| 5.2 STM32 开发工具—Keil MDK |
| 5.3 各功能模块软件设计 |
| 5.3.1 传感器数据采集 |
| 5.3.2 电动阀调节 |
| 5.3.4 液晶显示 |
| 5.4 系统主程序设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于改进遗传PID算法的变量喷药系统仿真优化 |
| 6.1 PID控制算法 |
| 6.2 智能优化算法选择 |
| 6.3 标准遗传算法与改进 |
| 6.3.1 标准遗传算法 |
| 6.3.2 选择算子改进 |
| 6.3.3 交叉、变异算子改进 |
| 6.3.4 改进遗传算法优化PID参数流程 |
| 6.4 控制系统仿真与性能分析 |
| 6.4.1 控制系统模型构建 |
| 6.4.2 适应度函数 |
| 6.4.3 基于IGA-PID变量喷药系统仿真 |
| 6.4.4 仿真结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 田间试验与结果分析 |
| 7.1 试验条件 |
| 7.2 实时性分析 |
| 7.3 喷药量控制试验与数据分析 |
| 7.4 系统响应时间试验及数据分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）污水生化处理过程关键技术研究及控制系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 污水处理过程概述 |
| 1.2.1 污水处理相关工艺概述 |
| 1.2.2 污水水质指标及影响因素 |
| 1.3 污水处理过程软测量建模的研究现状 |
| 1.3.1 污水水质参数软测量国内外研究现状 |
| 1.3.2 高斯过程回归研究现状 |
| 1.4 污水处理过程控制的研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第二章 高斯过程回归相关理论研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高斯过程回归 |
| 2.2.1 高斯分布与高斯过程 |
| 2.2.2 无噪声情况下高斯过程预测原理 |
| 2.2.3 噪声情况下高斯过程预测原理 |
| 2.3 高斯过程回归核函数及其结构分析 |
| 2.4 高斯过程回归超参数 |
| 2.5 单一核函数对预测的影响 |
| 2.6 高斯过程回归建模方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于优化组合核函数GPR的 COD预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 组合核函数计算法则 |
| 3.3 基于组合核函数GPR的 COD预测模型建立 |
| 3.3.1 数据的采集和预处理 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 |
| 3.4 基于改进粒子群的GPR模型超参数优化 |
| 3.4.1 粒子群算法 |
| 3.4.2 基于变惯性权重和极值扰动的PSO改进策略 |
| 3.4.3 性能测试 |
| 3.4.4 IPSO-GPR算法设计 |
| 3.4.5 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于BP神经网络PID的曝气系统溶解氧控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 曝气系统工作原理及数学模型的建模 |
| 4.3 BP神经网络 |
| 4.3.1 人工神经网络简介 |
| 4.3.2 BP神经网络学习过程 |
| 4.4 曝气系统BP神经网络PID控制器设计 |
| 4.4.1 BP-PID设计 |
| 4.4.2 实验仿真及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 污水生化处理控制系统硬件设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 控制系统总体方案设计 |
| 5.2.1 设计原则与依据 |
| 5.2.2 控制系统硬件组成概述 |
| 5.2.3 系统方案设计 |
| 5.3 控制系统相关总线技术 |
| 5.3.1 Modbus总线 |
| 5.3.2 工业以太网 |
| 5.3.3 OPC技术 |
| 5.4 控制系统硬件设计 |
| 5.4.1 PLC选型 |
| 5.4.2 输入输出模块选型 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 污水生化处理控制系统软件设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 Unity pro软件介绍 |
| 6.3 下位机程序设计 |
| 6.3.1 控制模式设计 |
| 6.3.2 关键设备控制方案设计 |
| 6.4 上位机监控系统设计 |
| 6.4.1 监控系统设计原则 |
| 6.4.2 监控画面设计 |
| 6.5 溶解氧调控现场应用分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）超细桥丝全自动焊系统自动送丝控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题意义及背景 |
| 1.2 工业雷管技术发展现状 |
| 1.3 桥丝自动焊接技术及其送丝机构国内外概况 |
| 1.3.1 桥丝焊接技术概况 |
| 1.3.2 自动送丝张力自调整技术及其应用 |
| 1.4 超细丝全自动焊关键问题 |
| 1.5 论文结构和主要研究内容 |
| 2 超细桥丝全自动焊送丝系统分析及送丝控制方案 |
| 2.1 桥丝式电雷管结构及主要技术指标 |
| 2.1.1 桥丝式电雷管类型及结构 |
| 2.1.2 电雷管主要技术指标 |
| 2.2 桥丝对电雷管性能的影响 |
| 2.2.1 桥丝式电雷管发火过程原理 |
| 2.2.2 桥丝式电雷管电热过程的物理模型 |
| 2.2.3 桥丝结构与材料对电雷管性能的影响 |
| 2.3 超细桥丝全自动焊接系统方案 |
| 2.3.1 电雷管桥丝全自动焊接系统方案 |
| 2.3.2 超细桥丝全自动焊接送丝稳定性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3. 基于张力控制的超细桥丝全自动焊控制技术 |
| 3.1 超细桥丝全自动焊控制时序设计 |
| 3.1.1 超细桥丝全自动焊过程 |
| 3.1.2 超细桥丝全自动焊接控制信号设计 |
| 3.2 基于放线转速的送丝稳定控制方案 |
| 3.3 超细桥丝全自动焊送丝机构启停控制 |
| 3.4 张力调整舞蹈轮缓冲装置设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 超细桥丝送丝张力控制器实现 |
| 4.1 桥丝张力PID控制基本算法 |
| 4.1.1 控制器类型选择 |
| 4.1.2 桥丝张力数字PID控制算法 |
| 4.2 超细桥丝全自动焊张力控制器设计 |
| 4.2.1 张力控制系统 |
| 4.2.2 超细桥丝全自动焊FPGA张力控制器 |
| 4.3 PID张力控制器主要机构和模块设计 |
| 4.3.1 张力检测机构 |
| 4.3.2 送丝张力驱动机构 |
| 4.3.3 FPGA张力控制的A/D、D/A转换模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 超细桥丝全自动焊PID控制验证 |
| 5.1 自动焊接过程时序控制仿真 |
| 5.2 超细桥丝张力控制器控制仿真 |
| 5.2.1 测试文件生成 |
| 5.2.2 仿真测试及分析 |
| 5.3 张力控制器仿真实验 |
| 5.3.1 实验系统 |
| 5.3.2 模数转换模块测试 |
| 5.3.3 实验和结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结与主要成果 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文和出版着作情况 |
（9）基于金属粉末的智能烟花燃放设备研究及技术实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 烟花药剂技术的研究现状 |
| 1.3.1 环保型发射药剂的发展动态 |
| 1.3.2 烟花效果药的发展动态 |
| 1.4 无火药燃放技术的研究现状 |
| 1.4.1 烟花药剂输送机构的研究现状 |
| 1.4.2 风机控制技术研究现状 |
| 1.5 课题的主要内容和组织结构 |
| 第二章 烟花机设计及送料装置优化研究 |
| 2.1 金属粉末燃烧机理 |
| 2.2 金属粉末耗材特点 |
| 2.3 烟花机结构设计及工作原理 |
| 2.3.1 烟花机工作原理 |
| 2.3.2 整体机械结构方案 |
| 2.4 送料机构设计及参数优化 |
| 2.4.1 输送方式选择 |
| 2.4.2 螺旋输送机理研究 |
| 2.4.3 螺杆参数设计 |
| 2.4.4 基于正交试验的螺杆参数优化 |
| 2.5 基于PID的送料单元控制 |
| 2.5.1 控制单元硬件电路 |
| 2.5.2 有刷电机的位置式PID控制 |
| 2.5.3 参数整定 |
| 2.5.4 输送过程中的电机转速测试 |
| 2.6 加热温度控制模块设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 烟花喷射无刷风机驱动设计及控制优化 |
| 3.1 喷射风机选型 |
| 3.2 永磁同步电机磁场定向控制原理 |
| 3.3 电机控制仿真模型建立 |
| 3.4 磁场定向控制算法实现及优化 |
| 3.4.1 转子电角度初始约定 |
| 3.4.2 AD采样时刻的选择 |
| 3.4.3 过调制处理方法降低电机噪声 |
| 3.4.4 Bang-Bang控制理论优化PI控制 |
| 3.5 基于磁场定向控制方案的驱动电路设计 |
| 3.5.1 桥臂驱动设计 |
| 3.5.2 总线电压和温度检测电路 |
| 3.5.3 三电阻采样电路设计 |
| 3.6 风机运行结果测试 |
| 3.6.1 转速测试 |
| 3.6.2 噪声测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 烟花机控制系统及智能控制方法研究 |
| 4.1 控制系统结构 |
| 4.2 烟花机多机互联控制 |
| 4.2.1 2.4 G收发芯片 |
| 4.2.2 无线通讯终端设计 |
| 4.2.3 通讯稳定性测试 |
| 4.3 音频采集 |
| 4.3.1 音频提取模块 |
| 4.3.2 调用DMA提高音频采集速度 |
| 4.4 燃放智能控制策略 |
| 4.5 控制系统软件设计 |
| 4.5.1 上位机软件设计 |
| 4.5.2 下位机软件设计 |
| 4.6 控制系统硬件连接 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 燃放实验研究 |
| 5.1 基于不同金属粉末耗材的燃放特性试验 |
| 5.1.1 烧成率测试 |
| 5.1.2 烟花温度测试 |
| 5.1.3 落地火星温度测试 |
| 5.1.4 燃放半径测试 |
| 5.2 音乐喷泉效果观测 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 本课题创新点总结 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）制袋机智能温度控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 温度控制系统研究现状及发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 |
| 2 制袋机温度控制系统设计 |
| 2.1 制袋机系统组成及工艺流程 |
| 2.2 温度控制系统总体结构设计 |
| 2.2.1 温度控制系统组成分析 |
| 2.2.2 系统硬件设备选型 |
| 2.3 智能温度控制器硬件设计 |
| 2.3.1 主控芯片选型 |
| 2.3.2 最小系统设计 |
| 2.3.3 温度测量电路 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 智能温度控制算法仿真分析 |
| 3.1 热封刀温度控制模型 |
| 3.2 传统PID控制原理 |
| 3.3 模糊控制理论 |
| 3.3.1 模糊集 |
| 3.3.2 区间二型模糊控制系统 |
| 3.4 智能温度控制算法研究 |
| 3.4.1 智能温度控制原理 |
| 3.4.2 区间二型模糊PID控制系统 |
| 3.4.3 智能温度控制算法仿真及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 智能温度控制系统软件实现 |
| 4.1 智能温度控制器软件设计 |
| 4.1.1 多通道温度采集软件设计 |
| 4.1.2 冷端温度采集子程序 |
| 4.1.3 区间二型模糊PID算法子程序 |
| 4.2 工控屏人机交互界面设计 |
| 4.2.1 工控屏HMI软件结构 |
| 4.2.2 工控屏HMI软件实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 制袋机温度控制实验分析 |
| 5.1 系统测试平台搭建 |
| 5.2 智能温度控制器调试 |
| 5.2.1 温度控制器冷端温度测试 |
| 5.2.2 温度控制器温度测试 |
| 5.2.3 温度控制系统整机测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 附录 B 制袋机整机测试程序 |
| 附录 C 制袋机测试平台实物图 |
四、药剂温度控制系统的智能PID控制方法与实现（论文参考文献）
- [1]煤泥水浓缩过程的药剂智能添加系统研究与应用[D]. 秦少杰. 太原理工大学, 2021(01)
- [2]火电厂炉内化水控制系统研究与设计[D]. 马路遥. 西安工业大学, 2021(02)
- [3]基于QUATRE算法的温度PID控制方法研究[D]. 周裕文. 福建工程学院, 2021(02)
- [4]基于数据驱动的间歇化工过程批次内和批次间复合优化控制策略研究[D]. 于蒙. 军事科学院, 2021(02)
- [5]DPH-260型包装机整体及吹塑成型装置应用研究[D]. 张禧莹. 辽宁工业大学, 2021(02)
- [6]基于STM32的变量喷药控制系统设计[D]. 王新东. 吉林农业大学, 2020(04)
- [7]污水生化处理过程关键技术研究及控制系统开发[D]. 范金祥. 天津工业大学, 2020(02)
- [8]超细桥丝全自动焊系统自动送丝控制技术研究[D]. 童辉. 南京理工大学, 2020(01)
- [9]基于金属粉末的智能烟花燃放设备研究及技术实现[D]. 王彬. 上海工程技术大学, 2019(04)
- [10]制袋机智能温度控制系统研究[D]. 荆涛. 南京理工大学, 2020(01)