無熱再生式空氣干燥器優(yōu)化建模與智能控制研究.pdf

1、長期以來，無熱再生式空氣干燥器的控制技術導致在進氣工況溫度較低和壓力降低變化時，出現(xiàn)再生氣不必要的能耗浪費和干燥度降低等問題，而根據(jù)用戶的實際露點要求和工況變化及時調整干燥器的吸附、再生和均壓時間，并采用傳感器技術與自控技術相結合對進氣溫度和壓力參數(shù)進行智能控制是保證無熱再生式空氣干燥器可靠性高以及節(jié)能效果顯著的重要技術條件。為此，本文采用泛函分析方法和自適應變尺度粒子群算法進行再生氣量的最優(yōu)化控制，采用神經元-模糊推理融合的組合控制器

2、進行再生氣量以及溫度和壓力的智能控制，論文主要工作與創(chuàng)新之處如下： (1)建立了再生過程再生氣流量消耗的真實目標泛函，利用自適應變尺度粒子群優(yōu)化算法對單位時間內再生氣體量消耗目標函數(shù)的全局優(yōu)化問題進行優(yōu)化，設計了再生過程再生氣量泛函優(yōu)化器，為再生過程在線優(yōu)化控制以及節(jié)能降耗提供了理論基礎。 (2)設計了可克服普通變結構控制選擇切換點時控制參數(shù)突變的困難，實現(xiàn)切換區(qū)域內的相對平滑切換的神經元-模糊推理融合的組合控制器，仿真