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论文编号:ZD1277 论文字数:22165,页数:55 附外文翻译
摘 要
锅炉是工业生产与日常生活中重要的供汽设备，它在国民经济中起着不可忽视的作用。锅炉的水位则是锅炉安全运行的重要指标。本文以多传感器信息融合知识为基础，结合聚类分析、神经网络等方面的知识，并将其应用于工业生产控制中，通过综合判断、全局分析，形成一种新型的控制策略，以解决单一传感器不能全面反映工况信息从而不能准确选择控制方案的问题。其目的和意义在于：信息融合与工业控制相结合开辟了一个新研究领域，给传统的工业控制带来新的机理，可望形成某些新型的控制系统。
本项研究就是根据锅炉水位控制综合、复杂、困难的特点，并通过对现有的锅炉三冲量水位控制系统进行分析，采用信息聚类融合理论，依照神经网络自身的特点，建立了一个锅炉三冲量水位变动过程的聚类控制的理论模型。
其中主要内容有：研究了多传感器信息融合的基本理论,ART神经网络在数据分类方面的应用和设计，BP网结合专家知识库对系统的二次融合，控制策略空间的形成和设计,系统整体仿真实验与结果分析。
关键词：三冲量水位 神经网络 聚类控制 仿真
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Title： Simulated Research of Clustering Control about Three-Impulse Water Level
Abstract
Boiler is extremely important providing steam equipment in the industry manufacture and daily life. Its role in the national economy cannot be overlooked. Water level is the key index when the boiler works safely. This research applied clustering analysis and neural network into industry product control based on the knowledge of information fusion. It formed a new control strategy by synthesize judgment and wholly analysis to solve the problem that control scheme is hard to decide correctly because single sensor couldn’t reflect the whole working status. The combination of information fusion and industry control broke a new path in research field. It brought new mechanism to industry control and cowardly to form some new control system.
This research is according to the feature of the boiler water control, which is synthesized, complex, and difficulty. According to analyzing for the existing three- impulse control system, using the theory of information cluster and syzygium, and according to the characteristic of neural network kind fuses, we have established a theoretical model of syzygium and clustering control of three-impulse water level movement course.
The main subjects are: The basic theory of multi-sensors information fusion, the application and design of ART neural network in data sort, BP network combined with expert knowledge as a second fusion, the formation and design of control strategy space, whole system simulate experiment and result analysis.
Keywords: three-impulse water level, neural networks, clustering control, simulate
目 录
第一章 绪 论 1
1.1 锅炉概述 1
1.2 锅炉水位控制的重要性 2
1.3本项研究的内容和方法 2
1.4本项研究的现实意义 2
第二章 方案论证 4
2.1锅炉汽包水位的调节 4
2.2 汽包水位的特性 4
2.3方案比较 5
2.4聚类融合控制系统基本思想 6
2.5聚类融合控制系统的特点 6
小 结 6
第三章 多传感器信息融合概述 8
3.1 多传感器信息融合的基本概念 8
3.2 多传感器信息融合的应用领域 8
3.3 多传感器信息融合的基本结构 9
3.4 多传感器信息融合的方法 10
3.5 多传感器信息融合系统的国内外研究现状 11
小 结 11
第四章 神经网络 12
4.1 神经网络基础 12
4.2 神经元网络国内外发展状况 13
4.3 BP神经网络 14
4.3.1 BP神经网络概述 14
4.3.2 BP网络结构 15
4.3.3 BP的学习规则 16
4.4 ART-2神经网络 17
4.4.1 自适应谐振理论 17
4.4.2 ART-2神经网络 20
4.4.3 ART-2神经网络的动力学特性 23
4.4.4 ART神经网络的特点 27
小 结 27
第五章 基于信息融合的聚类控制 28
5.1 采用聚类融合控制的必要性 28
5.2 聚类融合控制系统的结构 28
5.3 模式窗口及时间序列融合 29
5.3.1模式窗口的概念 29
5.3.2融合窗口及其选择 31
5.4聚类融合控制的设计 31
5.4.1输入信息空间 31
5.4.2聚类融合空间 31
5.4.3类别空间 32
小 结 32
第六章 锅炉三冲量水位融合控制设计 33
6.1输入信息空间 33
6.2 聚类融合空间 35
6.3 运行空间 38
6.4聚类融合控制系统仿真 40
小 结 47
第七章 结 论 48
致 谢 49
参考文献 50
附录A 三冲量水位融合控制系统程序框图 51
附录B ART-2程序清单 52
