一、新型温度调节器在啤酒发酵过程中的应用（论文文献综述）
杜景山[1]（2016）在《啤酒生产过程控制系统研究与设计》文中研究指明近年来,啤酒已成为了人们生活中重要的一部分,随着啤酒需求量的逐渐升高,人们对啤酒的质量和风味要求也越来越高。但目前啤酒生产的工业自动化程度较低,导致原料浪费严重,生产效率较低,同时加工啤酒质量的稳定性不足,有些啤酒出现了口味参差不齐的现象。生产自动化技术在啤酒生产中的运用可以很大程度地解决生产质量不稳定的问题,同时提高生产产量。啤酒生产设备要有耐高温和耐高压的特性。本文根据啤酒生产的要求,对啤酒糖化锅的结构进行设计,并对锅体的各个部分进行强度校核。运用Pro-E软件,设计糖化设备的三维图,并验证设计参数的合理性。本文主要针对啤酒生产中糖化过程进行PLC控制系统的设计与实现,控制系统主要分为以下几部分：控制系统的硬件设计、软件设计、控制算法的实现及其上位机的监控。控制系统的硬件设计,根据啤酒糖化设备的示意图,计算生产过程中I/O点数,通过I/O点数选择CPU及其扩展模块的类型,并设计电气原理图,在STEP 7软件中完成硬件组态。控制系统的软件设计,首先在Matlab中设计模糊PID控制器并验证其控制功能的优越性,其次用LAD语言进行STEP7软件编程,完成系统的软件设计,实现啤酒糖化生产的过程控制及糖化锅中的温度控制,程序在PLC-SIM中仿真调试,结果达到预期目的。完成以上内容,就完成了啤酒生产过程中控制系统的研究与设计。在WinCC软件中完成对上位机监控平台的设计,主要包括啤酒生产画面、温度监控画面和归档等。上位机软件在S7-300控制器的结合下实现对啤酒生产过程的全自动监控。最后,创建啤酒生产过程中温度控制的小型仿真系统,仿真系统以S7-300为下位机控制器,WinCC为上位机监控平台。上位机和下位机的通信容易实现,但温度控制算法在下位机中难以实现,因此在研究中引入Matlab软件,运用做好的模糊PID控制器,对误差和误差率进行处理,处理后的数值传给PLC,进行温度控制。控制结果在WinCC和Matlab的仿真界面上显示,实现上位机的监控过程。本文温度控制使用模糊PID控制算法,此算法使啤酒温度仿真曲线和理论温度曲线的吻合度很高。
毕书姣[2]（2012）在《基于特征建模的智能控制方法及应用》文中研究指明智能控制方法的提出至今已有40多年的历史。在研究发展历程中，很多研究人员结合对象实际情况不断创新，探索出多种适合于不同对象的控制方法。这些方法各具特色，适用于不同的被控对象和系统，且各自具有不同的复杂程度，当实际被控对象和系统的结构或状态发生变化时，控制方法需要做相应地改变或调整。因此从实际控制问题出发研究新型的具有自适应能力的智能控制方法仍然具有重要的意义。控制方法的研究离不开数学模型的建立，智能控制也需要适合智能控制的建模方法。课题以针对适用于不同被控对象和系统的控制方法研究为内容，以控制性能的提高为目标，应用基于特征模型的黄金分割智能控制算法，以三自由度直升机模型作为对象，对算法的优越性进行验证；以模拟小型全自动化啤酒生产过程系统为应用对象，对算法的有效性和实用性进行验证。主要研究工作包括以下几个方面的工作：（1）讨论了基于特征模型的智能控制方法的产生及发展，对特征模型的概念和基于特征模型的智能控制算法进行了介绍。主要讨论了基于特征模型的二次最优控制和基于特征建模的黄金分割智能控制算法的实现。（2）以三自由度直升机模型为对象，应用基于特征模型的智能控制方法设计智能控制系统；同时对比了二次最优控制器与黄金分割控制器的控制性能指标，验证了黄金分割控制算法的优越性。（3）针对发酵部分的双容罐液位系统，详细叙述了采用伪随机信号的方法辨识系统的数学模型的步骤，同时建立系统的特征模型，以设计基于特征模型的智能控制器。（4）在采用PLC技术和MCGS组态技术实现啤酒生产线监控系统的基础上，针对双容罐液位系统分别设计了常规PID控制器、智能PI控制器和基于特征模型的黄金分割控制器。实验结果表明，基于特征模型的黄金分割控制器具有结构简单，调节方便的优点，同时可以保证系统具有较小的超调和较好的快速性，尤其对于一类参数未知的二阶系统具有较好的控制效果。
牟婷婷[3]（2012）在《先进控制与通讯技术在DCS中的应用研究》文中指出近年来分散控制系统（DCS）在我国工业过程中得到了广泛的应用。这为先进控制策略在生产过程中的应用提供了良好的条件。由于热工过程的复杂性，以及对安全性和可靠性的要求独特，先进控制技术在电厂的热工过程控制中的应用受到了限制，进展比较缓慢。本文以DCS为中心，先后对自适应预估控制和PROFIBUS进行了研究。不论是对先进控制算法的理论研究还是通信技术的实际应用，本文始终紧密结合我国电厂控制的实际情况，以热工过程的控制问题为出发点，抓住大滞后的特点，依据DCS，对解决大滞后对象控制的问题进行了一点探索工作。本文的主要研究内容概括如下：1.分析smith预估补偿方法和自适应控制算法。运用仿真结果表明常规smith在大滞后过程控制中的缺陷，从而推进下一步的探索。将smith模型参考自适应算法进行理论分析，并进行仿真，与常规的补偿方法相比较，体现先进算法的优越性。2．将smith预估算法、模型参考自适应算法和smith-fuzzy相比较，进行仿真研究。3．对控制算法尤其针对先进控制策在DCS中的应用途径进行探索研究。4．简单介绍现场总线，通过例子来介绍PROFIBUS在DCS中的应用。论文总体可分为两部分：第一部分为先进算法在DCS中的应用，包括先进算法的理论分析、仿真，及其在DCS中的实现途径；第二部分为PROFIBUS在DCS中的应用，该部分主要是依靠例子来进行详细介绍。
李忆[4]（2010）在《自抗扰控制器技术在啤酒发酵罐温控中的应用》文中研究指明为进一步提高啤酒发酵过程的温控质量并实现节能降耗,应用了自抗扰控制器（ADRC）技术于啤酒发酵温控调节系统中。通过对ADRC方程的局部调整和其参数的优选,实现了发酵罐温控过程既抑制温度的超调量又缩短调整时间,从而减轻了啤酒发酵罐罐壁结冰量,提高了控制质量并节约了能源及减少了消耗。还给出了应用的参数变化规律。
齐长勇[5]（2009）在《实验室小型啤酒发酵装置温度控制系统的设计与研究》文中研究指明本文针对实验室啤酒发酵装置技术装备落后、自动化程度低、产品质量不稳定以及啤酒发酵罐温度所具有的大时滞、强关联、时变、大时间常数和多变量的特点,提出了以AT89S52单片机为核心的数字化温度控制系统方案。在发酵罐中设置上、中和下三个测温点,控制系统对这三个测温点进行循环检测,然后将检测到的温度信号送到单片机,由单片机通过具体程序对以上三个信号进行处理,通过本文设定的特殊控制算法决定每层控制阀的开度,从而实现了啤酒发酵罐内部麦汁三层温度的精确控制,进而解决了啤酒发酵罐内部温度控制系统控制精度不高的问题,提高了啤酒生产的综合自动化水平。与此同时,本文研究了单个发酵罐的温控装置与上位机的通讯方案,并详细介绍了本系统硬件和软件设计的原理。根据现有的实验状况,本文使用本系统对实验室特定发酵罐具体数学模型进行了仿真,得到了比较好的控制效果,从理论上验证了本控制系统的可行性,本文的研究对实验室小型啤酒发酵装置温度控制系统的研发具有一定的参考价值。
江波[6]（2008）在《氧化锑生产智能控制系统的研究与实现》文中研究指明氧化锑（三氧化二锑）又名锑白,是一种高附加值的阻燃新材料,其主要生产装置是锑白炉,锑白炉最主要的控制参数是炉温。由于生产高纯度、超细颗粒、高白度的氧化锑需要对锑白炉熔锑液位和炉膛温度等进行精确控制。而迄今为止,国内氧化锑生产过程的控制技术仍较落后,无法满足高端氧化锑生产要求,因此改造国内现有的锑白炉控制系统有重大的现实意义。本文通过对广西华锑科技有限公司锑白炉实际技改项目的深入分析,在控制系统选择,参数整定,最优反应条件,控制系统硬件设计及人机界面设计等五个方面进行了探讨。对控制系统中常见的单回路和串级控制系统进行了仿真研究,发现串级控制系统可有效改善被控对象的动态特性,提高系统抗一次干扰和二次干扰的能力,对副回路参数变化有一定的自适应控制能力。对工业过程控制中应用广泛的PID控制器参数的多种整定方法,进行了比较和研究。锑白炉化学反应控制是实现锑白炉炉温优化控制的基础,而化学反应控制的核心是空锑比控制。影响空锑比的因素很多,通过对锑白炉生产过程的分析,可以确定锑锭熔融吸收的热量、高温气态氧化锑与空气带走的热量、炉子的自然状况及生产中的异常情况等四个方面是影响空锑比的主要因素。在上述分析的基础上,本文采用串级控制和变步长自寻优相结合的方案实现了对空锑比的控制,使得过剩空气系数始终保持在最佳值。最后,使用组态软件（组态王6.53）设计了锑白炉自动控制系统,并为用户提供了良好的人机界面。
张乐华[7]（2008）在《低浓度卡拉胶的流变特性及其复配性研究》文中指出本论文以卡拉胶溶液为研究对象,考察了其在低浓度下的流变特性及浓度、剪切速率、温度、恒温加热时间、冷冻冷藏、搅拌时间、放置时间、pH值、电解质和非盐物质对溶液黏度及凝胶强度的影响,并对卡拉胶与魔芋胶、明胶、琼脂的复配性进行了探讨,研究结果表明：低浓度（0.05%-0.5%）卡拉胶溶液的黏度随浓度的增大而增加,溶液呈现假塑性,表现出剪切稀化的特点；随温度的升高,溶液的黏度逐渐下降；低浓度卡拉胶溶液的黏度随恒温加热时间的增加而下降;在一定搅拌速率下,0.1%卡拉胶溶液的黏度随搅拌时间的增加先缓慢上升,当搅拌时间超过90min时,溶液黏度快速下降；溶液黏度随放置时间的增加而下降,在放置时间≥3d时趋于稳定；0.1%卡拉胶溶液的黏度随冷藏时间的增加而缓慢上升,随冷冻时间的增加而逐渐下降,0.5%卡拉胶溶液在冷藏12h后即成凝胶,其溶液黏度随冷冻时间呈现波动状态；加入11%的食盐后,卡拉胶溶液的黏度升高,在第三天后趋于稳定；在电解质添加浓度为0.1%时,溶液黏度有所下降,电解质添加浓度为0.5%时,钾盐可诱导溶液形成凝胶,而加入钠盐的卡拉胶溶液不形成凝胶,其黏度缓慢下降；乙醇可使0.1%卡拉胶溶液黏度增加,而蔗糖则使其黏度下降,柠檬酸和可溶性淀粉几乎不对溶液黏度产生影响；在酸性条件下（pH<5）,溶液黏度随pH值的增大而下降,在接近中性（pH 5-9）时基本稳定,随后又下降。低浓度（0.5%-1.0%）卡拉胶的凝胶强度先随浓度的增大而呈线性增大,在0.8%时达到峰值,然后急剧减小；凝胶强度随凝胶时间的延长而增大,在10h左右达到稳定,随后逐渐下降；低浓度卡拉胶凝胶强度随冷藏时间的延长而增大,随冷冻时间的延长而下降；搅拌作用使凝胶强度大幅下降,其后凝胶强度随搅拌时间的增加保持不变;凝胶强度随温度的升高而急剧减小,在65℃时达到稳定；75℃恒温加热30min后,凝胶强度显着下降并迅速稳定；加入11%的食盐使凝胶强度迅速降低,两天后达到稳定；钾盐可提高凝胶的强度,且随着添加浓度的增加效果越明显,钠盐却使凝胶强度小幅下降,只有NaCl在添加浓度为5%时才使强度明显升高；在pH<5.5时,凝胶强度随pH值的增大而增大,在pH5.5-9.5时基本稳定,pH9.5-11.0时明显下降,当pH>11.0时,强度又急剧回升；四种非盐物质乙醇、蔗糖、柠檬酸和可溶性淀粉对卡拉胶凝胶强度的影响相同,均使其大幅下降,且与添加浓度无关。卡拉胶（CAR）与魔芋胶（KM）具有显着的协同增效作用,0.1%卡拉胶和0.2%的魔芋胶在配比为7：3时,复配液黏度最大,比单一胶体溶液具有更好的耐高温及抗冻融性能；魔芋胶与卡拉胶按一定比例复配后,复配胶凝胶强度相对卡拉胶有显着提高,总胶浓度为1%的复配胶最佳配比为5：5。卡拉胶与明胶（Gel）亦具协同增效作用,0.1%卡拉胶与0.1%明胶复配液的最佳配比为5：5,黏度随温度的升高而下降,随冷藏时间的延长而上升,但随冷冻时间的延长变化很小,随放置时间的延长下降幅度不大,且稳定时间较短,搅拌作用对复配液黏度无影响；0.1%卡拉胶溶液与0.1%琼脂（AG）溶液在配比为7：3时有协同增效作用,0.7%卡拉胶与0.5%琼脂复配不存在凝胶增效作用。
熊璐[8]（2007）在《机场候机厅变风量空调系统先进控制及仿真》文中指出暖通空调（HVAC）自控系统是智能建筑能量管理系统（energy management control，EMC）的重要组成部分，而变风量（variable air volume，VAV）空调系统从节能和提高室内环境质量的角度来看是一种有效形式。因此，对VAV空调系统进行有效的控制具有重要的意义。本文以北京首都国际机场3号航站楼扩建工程（Terminal 3，T3）智能楼宇管理系统为背景，以国内旅客候机楼（T3A）二楼候机大厅的VAV变风量空调系统为研究对象，在了解了整个工程的结构特点的基础上，分析了VAV空调系统的结构和控制原理，通过系统辨识和机理建模的方法建立了VAV空调各子系统的数学模型，根据该系统存在大滞后的特点，采用Smith预测控制法，通过在控制回路中加入Smith预估器，预先估计出系统的动态响应，使被延迟的输出提前反馈到调节器，由预估器提前进行补偿，从而减少超调量与加速调节过程。但是，该方法也存在不能完全抗干扰的缺陷，对此本文提出将前馈补偿FFC（Feed Forward Control）与Smith预测控制相结合，得到改进的FFC-Smith控制方法，利用前馈补偿校正作用及时的特点，结合反馈作用尽量减少干扰对调节量的影响，使系统能够保持稳定状态。最后，对两种控制方法进行系统仿真比较，结果表明，FFC-Smith在各性能指标方面均优于Smith控制，效果较好。
张强[9]（2006）在《发电机励磁调节器的蚁群优化设计及模型的神经网络辨识》文中提出同步发电机励磁控制系统是电力系统的重要组成部分之一,它能够起到减小电压波动、平衡无功功率分配、提高系统抗干扰、维护系统稳定运行等重要的作用。优良的励磁控制系统不仅可以提供合格的电能,保证发电机可靠运行,而且还可有效地提高系统的技术指标。因此,对励磁调节系统的优化研究在理论上具有非常重要的意义,在实际应用中具有较高的实用价值。本文在对发电机空载和单机无穷大系统的理论数学模型进行研究的基础上,首先建立了系统的状态方程组,并采用龙格库塔法对状态方程组进行差分化,使之在求解过程中更加精确,求解结果更加理想。所建立的单机无穷大系统状态方程及其解法,为励磁控制系统动态特性的仿真试验研究奠定了基础。针对传统PID励磁调节器存在的缺陷,本文提出了基于蚁群优化算法的励磁调节器的设计方法,蚁群优化算法具有分布式计算,可以有效地避免陷入局部最优等优点,对励磁调节器中的参数进行优化选择,可以很好地改善励磁调节器的性能,提高系统的运行稳定性。采用蚁群算法对参数进行优化后的励磁调节器,对于偏离设计运行点的工况,仍能表现出良好的动态调节性能,具有很强的鲁棒性。在实验过程中,因为电力系统的庞大和安全的重要性等问题,不能在实际系统中进行实验,而是采用仿真实验对励磁调节器等进行研究与设计。但在仿真实验中,对于单机无穷大系统中的发电机往往采用状态方程来替代真实发电机的运行状态,具有一定的近似性。针对这一问题,本文提出了一种基于神经网络技术的发电机模型辨识方法,利用神经网络的强制拟合,非线性处理等优点,设计了具有时序结构特征的神经网络模型来对真实发电机的动态运行过程进行辨识,从而达到在仿真实验中替代带有近似性的同步发电机状态方程,使仿真效果更加接近于系统的真实运行工况,所设计的励磁调节器在实际运行中具有更佳的控制效果,具有很高的实用价值。通过对发电机空载,单机无穷大系统的初扰,机械扰动,故障等情况的仿真实验表明,本文提出的基于蚁群算法的励磁调节器具有较强的鲁棒性和适应性,具有较好的动态品质。利用具有时序结构的神经网络模型对真实发电机的辨识效果良好,可以很好地模拟真实发电机的运行状态,从而可以广泛地应用到仿真实验中,具有一定的应用价值。
沈怀洋[10]（2005）在《高精度铂电阻温度调节器》文中认为在我国,一些啤酒企业的自动化程度比较低,导致产品生产效率低,质量也不高,能耗较大。啤酒发酵是啤酒生产中最重要的一道工序,是决定啤酒质量的最关键的一步。按现在的生产工艺,生产周期一般在十五天左右,要求发酵液的温度严格按照一定的工艺曲线变化。温度控制精度在±0.5℃范围内,这样的控制精度单凭传统的热工仪表加上手工操作方式是完全不能满足要求的。为使啤酒的质量与产量上一个新的台阶,研制了适应于啤酒发酵过程的温度控制器。该系统采用目前较为先进的51系列单片机及外围接口部分组成。具有结构简单、可靠性高及投资小的特点,是中小型企业提高生产水平和啤酒质量的最佳方案之一。 为了满足工艺对温度控制精度的要求,必须解决两个问题:一是温度测量精度要高;二是温度控制精度要高。为了提高温度测量的精度,提出了如何消除热电阻的连接导线电阻随环境温度变化、放大器的零点漂移、放大器放大倍数的变化对温度测量的影响。对于啤酒生产工艺中发酵罐的温度控制,其时间常数较大,且又是按一定的时间。温度曲线进行控制的,采用常规的PID调节规律很难达到理想的控温精度的要求,因此采用模糊控制方法对其进行控制。在一般的模糊控制系统中,考虑到模糊控制器实现的简易性和快速性,通常采用二维模糊控制器结构形式,它具有类似于常规PD控制器的作用。采用该类模糊控制器的系统有可能获得良好的动态特性,但静态性能不能令人满意。为获得较高的稳态精度,改进了模糊控制器的结构,在模糊控制器中引入积分作用。 通过实际生产的运行,该控制器的各项指标达到了设计标准,满足了生产工艺对温度控制精度的要求。
二、新型温度调节器在啤酒发酵过程中的应用（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、新型温度调节器在啤酒发酵过程中的应用（论文提纲范文）
（1）啤酒生产过程控制系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 啤酒生产的自动化发展现状 |
| 1.2.1 国内啤酒发展状况 |
| 1.2.2 国外啤酒发展状况 |
| 1.3 课题的研究内容 |
| 1.4 课题的意义 |
| 2 生产过程分析及啤酒糖化锅的设计 |
| 2.1 啤酒生产的整体过程 |
| 2.2 糖化过程 |
| 2.3 CIP清洗过程 |
| 2.4 糖化锅和糊化锅尺寸的计算 |
| 2.4.1 糖化锅硬件组成部分 |
| 2.4.2 糖化锅硬件设计及校核 |
| 2.5 糖化锅和糊化锅的示意图 |
| 2.6 糖化锅和糊化锅的三维图 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 算法理论与实现 |
| 3.1 模糊PID算法 |
| 3.1.1 PID算法 |
| 3.1.2 PID系数整定 |
| 3.1.3 模糊算法 |
| 3.2 模糊PID算法的实现 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 啤酒糖化生产控制系统的设计 |
| 4.1 控制器的概述 |
| 4.1.1 PLC概述 |
| 4.1.2 PLC的硬件组成 |
| 4.1.3 PLC控制软件 |
| 4.2 控制系统的组成结构 |
| 4.3 啤酒糖化控制系统的硬件设计 |
| 4.3.1 供电模块的设计 |
| 4.3.2 传感器的选择 |
| 4.3.3 控制系统中的I/O统计 |
| 4.3.4 控制系统PLC硬件选型及组态 |
| 4.4 啤酒糖化控制系统的软件设计 |
| 4.5 PLC控制参数指标 |
| 4.6 系统异常报警 |
| 4.7 顺序程序调试 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 变温控制系统的模拟仿真 |
| 5.1 变温系统仿真思路 |
| 5.2 变温设定值设定 |
| 5.3 各部分之间的通讯 |
| 5.4 糖化锅控制系统的建立 |
| 5.5 程序的仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 人机界面 |
| 6.1 人机界面的介绍 |
| 6.1.1 人机界面组态软件 |
| 6.1.2 WinCC的内容 |
| 6.2 糖化监控界面的组态 |
| 6.2.1 变量介绍 |
| 6.2.2 WinCC参数设置 |
| 6.3 WinCC变量归档 |
| 6.4 消息系统及报表 |
| 6.4.1 消息界面编辑 |
| 6.4.2 报表内容 |
| 6.5 页面布局 |
| 6.6 打印作业 |
| 6.7 用户管理 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 攻读学位期间的科研成果 |
（2）基于特征建模的智能控制方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.1 控制理论的发展 |
| 1.1.2 过程控制的发展 |
| 1.1.3 直升机飞行控制发展概况 |
| 1.2 课题主要内容 |
| 第二章 基于特征模型的智能控制方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 线性定常系统的特征模型 |
| 2.3 基于特征模型的二次最优控制器设计 |
| 2.4 基于特征模型的黄金分割控制方法 |
| 第三章 基于特征模型的智能控制在直升机模型上的应用 |
| 3.1 三自由度直升机模型介绍 |
| 3.2 PID 控制及线性二次型控制器的设计 |
| 3.2.1 反馈控制与线性二次型问题 |
| 3.2.2 控制结果分析 |
| 3.3 黄金分割控制算法的应用 |
| 第四章 啤酒生产过程双容罐液位系统的模型辨识 |
| 4.1 模拟啤酒生产线过程控制工艺介绍 |
| 4.1.1 制麦分部过程工艺 |
| 4.1.2 糖化分部过程工艺 |
| 4.1.3 发酵分部过程工艺 |
| 4.1.4 储存分部过程工艺 |
| 4.2 双容罐液位系统的组成和系统配置 |
| 4.3 系统辨识 |
| 4.3.1 系统辨识的分类和模型的选择 |
| 4.3.2 模型参数的确定 |
| 4.4 基于伪随机信号的系统辨识 |
| 4.4.1 输入信号的选择 |
| 4.4.2 输入输出数据的预处理 |
| 4.4.3 系统建模算法的实现 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 第五章 智能控制算法在监控系统中的实现 |
| 5.1 基于 PLC 和 MCGS 的监控系统实现 |
| 5.1.1 PLC 系统组成 |
| 5.1.2 基于以太网和 CC-LINK 的监控系统设计 |
| 5.2 基于 PLC 的智能 PI 控制方法的实现 |
| 5.2.1 PID 控制算法及其控制的实现 |
| 5.2.2 智能 PI 调节器的设计 |
| 5.3 基于特征模型的黄金分割控制算法的应用 |
| 5.3.1 双容罐液位系统特征模型的建立 |
| 5.3.2 基于特征模型的黄金分割控制算法的应用 |
| 第六章 工作总结与展望 |
| 6.1 课题工作总结 |
| 6.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）先进控制与通讯技术在DCS中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 研究先进控制的意义 |
| 1.1.2 现场总线的研究背景 |
| 1.2 先进控制在 DCS 中的应用 |
| 1.2.1 DCS 出现的背景与优越性 |
| 1.2.2 集散控制系统的发展趋势 |
| 1.2.3 热工过程先进控制技术概述 |
| 1.3 现场总线在 DCS 中的应用 |
| 1.3.1 现场总线概述 |
| 1.3.2 现场总线在 DCS 中的应用现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第2章 SMITH预估控制的研究 |
| 2.1 大滞后对象 |
| 2.2 SMITH 预测控制 |
| 2.2.1 史密斯补偿原理 |
| 2.2.2 SMITH 预估补偿的仿真分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 SMITH预估补偿的模型参考自适应控制系统 |
| 3.1 自适应控制系统概述 |
| 3.1.1 自适应控制算法的发展状况 |
| 3.1.2 自适应系统存在的问题 |
| 3.1.3 自适应控制的发展方向 |
| 3.2 SMITH-模型参考自适应控制系统的研究与应用 |
| 3.2.1 模型参考自适应控制系统 |
| 3.2.2 模型参考自适应预估控制的设计与基本算法 |
| 3.3 常规 SMITH 预估控制器与 SMITH 自适应控制器的仿真比较 |
| 3.4 SMITH-FUZZY 自适应控制 |
| 3.4.1 传统 SMITH 预估器与 SMITH-FUZZY 控制器 |
| 3.4.2 SMITH-FUZZY 模型参考自适应控制器设计与仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 控制算法在 DCS 中的实现 |
| 4.1 DCS 在电厂中的实现 |
| 4.2 控制策略的在 DCS 中的实现 |
| 4.2.1 简单控制策略在 CS3000 中的实现 |
| 4.2.2 先进控制算法的实现 |
| 4.2.3 C 语言与组态 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 现场总线在 DCS 中的应用研究 |
| 5.1 现场总线概述 |
| 5.1.1 概述 |
| 5.1.2 几种典型的现场总线 |
| 5.1.3 发展中的现场总线系统 |
| 5.2 PROFIBUS-DP 概述 |
| 5.3 PROFIBUS 现场总线在国内火电厂的实际应用 |
| 5.4 临界发电机组 PROFIBUS 现场总线控制系统配置 |
| 5.5 火电厂应用 PROFIBUS 现场总线控制系统效果 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）自抗扰控制器技术在啤酒发酵罐温控中的应用（论文提纲范文）
| 1 基本原理及参数的选择 |
| 2 控制系统的实现及效果 |
| 3 结论 |
（5）实验室小型啤酒发酵装置温度控制系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 啤酒概述 |
| 1.2 啤酒生产工艺流程 |
| 1.3 单片机简介 |
| 1.3.1 单片机 |
| 1.3.2 单片机发展过程 |
| 1.3.3 单片机发展趋势 |
| 1.3.4 单片机的应用领域 |
| 1.4 传感器简介 |
| 1.4.1 传感器的基本概念 |
| 1.4.2 传感器的分类 |
| 1.4.3 传感器的选用原则 |
| 1.4.4 传感器的作用和地位 |
| 1.5 啤酒制造容器简介 |
| 1.6 发酵罐简介 |
| 1.6.1 国外研究概况 |
| 1.6.2 国内研究概况 |
| 1.7 国内外啤酒发酵温度控制系统发展现状 |
| 1.7.1 国内外温度控制系统发展 |
| 1.7.2 国内啤酒发酵温度控制系统发展现状 |
| 1.8 课题研究目的 |
| 1.9 课题研究内容及方案 |
| 2 啤酒发酵工艺和发酵罐温度控制方案 |
| 2.1 啤酒发酵工艺 |
| 2.1.1 糖化 |
| 2.1.2 发酵 |
| 2.1.3 啤酒过滤和分装 |
| 2.2 控制系统选择及简介 |
| 2.2.1 被控对象分析 |
| 2.2.2 啤酒生产温度控制系统方案确定原则 |
| 2.2.3 啤酒发酵工艺控制系统选择 |
| 2.2.4 啤酒发酵温度控制系统方案简介 |
| 2.3 控制系统方案确定 |
| 2.4 啤酒发酵温度控制系统数学建模 |
| 3 硬件电路设计 |
| 3.1 啤酒发酵罐温度控制系统电路结构 |
| 3.2 主要器件选择及简介 |
| 3.2.1 单片机AT89552 |
| 3.2.2 温度传感器D518820 |
| 3.2.2.1 D518820 结构 |
| 3.2.2.2 D518820 封装和供电方式 |
| 3.2.2.3 D518820 测温原理 |
| 3.2.2.4 D518820 与单片机的数据通信 |
| 3.2.2.5 循环冗余码 |
| 3.2.3 LED 显示驱动 MAX7219 |
| 3.3 功能电路设计 |
| 3.3.1 测温电路 |
| 3.3.2 显示与按键电路设计 |
| 3.3.2.1 显示电路设计 |
| 3.3.2.2 按键电路设计 |
| 3.3.3 报警电路设计 |
| 3.3.4 接口电路设计 |
| 3.3.4.1 与上位机通讯接口 |
| 3.3.4.1.1 RS-232C 总线接口 |
| 3.3.4.1.2 RS-422 总线接口 |
| 3.3.4.2 与串行E2PROM 的接口电路 |
| 4 系统软件设计 |
| 4.1 系统软件设计思想 |
| 4.2 系统构成 |
| 4.3 主程序MAIN |
| 4.4 掉电保护程序 |
| 4.5 系统监控程序 |
| 4.6 采样程序模块 |
| 4.7 显示程序模块 |
| 4.8 系统时钟控制模块 |
| 4.9 通信模块 |
| 4.10 啤酒发酵温度控制系统程序设计问题 |
| 5 模糊 PID 在啤酒发酵罐温度控制系统中的应用 |
| 5.1 常规PID 控制算法 |
| 5.1.1 模拟PID 控制器 |
| 5.1.2 数字PID 控制器 |
| 5.2 Fuzzy 控制器设计方法 |
| 5.2.1 Fuzzy 控制器原理 |
| 5.2.2 模糊控制系统组成 |
| 5.2.3 模糊控制器设计方法 |
| 5.2.3.1 输入量模糊化 |
| 5.2.3.2 知识库 |
| 5.2.3.3 模糊推理 |
| 5.2.4 模糊控制局限性及改善方法 |
| 5.3 Fuzzy-PID 控制算法 |
| 5.3.1 模糊PID 控制原理 |
| 5.3.2 模糊PID 控制基本形式 |
| 5.3.3 模糊PID 控制器设计步骤 |
| 5.4 控制算法方案确定 |
| 5.5 Fuzzy-PID 控制器设计 |
| 5.6 发酵罐多变量Fuzzy-PID 控制策略仿真 |
| 5.6.1 仿真所用的数学模型以及流程图 |
| 5.6.2 仿真结果 |
| 5.6.3 Matlab 仿真实验 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（6）氧化锑生产智能控制系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.3 研究内容及论文构成 |
| 第二章 设备及工艺流程 |
| 2.1 氧化锑生产过程简介 |
| 2.2 锑白炉简介 |
| 2.3 锑白炉的主要控制模式 |
| 2.3.1 锑锭进料周期控制 |
| 2.3.2 吹氧管空气流量控制 |
| 2.3.3 结晶器高度控制 |
| 2.4 影响氧化锑白度的主要因素 |
| 2.5 氧化锑生产控制的重点和难点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 锑白炉温度控制系统 |
| 3.1 锑白炉的一般数学模型 |
| 3.2 串级控制 |
| 3.2.1 串级控制与单回路控制比较 |
| 3.2.2 控制器参数的整定 |
| 3.2.3 串级控制系统的仿真 |
| 3.3 锑白炉温度控制系统的实现 |
| 3.3.1 锑白炉温度控制系统概述 |
| 3.3.2 锑白炉进料、空气流量与温度控制子系统 |
| 3.3.3 锑白炉熔锑液位与温度控制子系统 |
| 3.3.4 抽风负压与温度控制子系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 氧化锑生产智能控制系统硬件设计 |
| 4.1 监控系统整体设计 |
| 4.2 风机控制 |
| 4.3 锑炉熔锑液位测量装置 |
| 4.3.1 液位测量装置系统设计原理 |
| 4.3.2 液位测量装置各模块设计 |
| 4.3.3 与组态王的通讯实现 |
| 4.3.4 熔锑液位测量装置软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 氧化锑生产智能控制系统软件设计 |
| 5.1 氧化锑生产智能控制系统组态界面 |
| 5.2 组态王6.5和MATLAB的通讯 |
| 5.2.1 MATLAB作为OPC客户端 |
| 5.2.2 组态王6.5作为OPC服务器 |
| 5.2.3 MATLAB与组态王6.5的OPC通信程序设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）低浓度卡拉胶的流变特性及其复配性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 卡拉胶概述 |
| 1.1.1 卡拉胶的来源 |
| 1.1.2 卡拉胶的结构和类型 |
| 1.1.3 卡拉胶分子质量的测定 |
| 1.1.4 卡拉胶的安全性和质量标准 |
| 1.1.5 卡拉胶的一般性状 |
| 1.1.6 卡拉胶的主要特性 |
| 1.1.7 卡拉胶的生产 |
| 1.1.8 卡拉胶的应用 |
| 1.2 卡拉胶研究的现状及存在的问题 |
| 1.2.1 卡拉胶的国外研究现状 |
| 1.2.2 卡拉胶的国内研究现状 |
| 1.2.3 目前对卡拉胶研究存在的主要问题 |
| 1.3 本课题研究的目的及意义 |
| 2 低浓度卡拉胶溶液黏度的影响因素研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 材料与试剂 |
| 2.1.2 主要实验仪器 |
| 2.1.3 实验方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 浓度对卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.2 剪切力变化对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.3 温度对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.4 恒温加热时间对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.5 搅拌时间对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.6 放置时间对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.7 冷冻冷藏对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.8 食盐对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.9 电解质对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.10 非盐物质对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.2.11 pH值对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 2.3 小结 |
| 3 低浓度卡拉胶凝胶强度的影响因素研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 材料与试剂 |
| 3.1.2 主要实验仪器 |
| 3.1.3 实验方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 浓度对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.2 凝胶时间对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.3 冻融因素对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.4 搅拌时间对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.5 温度对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.6 恒温加热时间对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.7 食盐对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.8 电解质对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.9 pH值对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.2.10 非盐物质对卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 3.3 小结 |
| 4 低浓度卡拉胶的复配研究 |
| 4.1 卡拉胶与魔芋胶的复配实验 |
| 4.1.1 材料与方法 |
| 4.1.2 结果与分析 |
| 4.2 卡拉胶与明胶的复配实验 |
| 4.2.1 材料与方法 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.3 卡拉胶与琼脂的复配实验 |
| 4.3.1 材料与方法 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.1.1 不同因素对低浓度卡拉胶溶液黏度的影响 |
| 5.1.2 不同因素对低浓度卡拉胶凝胶强度的影响 |
| 5.1.3 低浓度卡拉胶的复配 |
| 5.2 展望 |
| 5.3 本研究的创新点 |
| 参考文献 |
| 附录A:攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（8）机场候机厅变风量空调系统先进控制及仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源和背景 |
| 1.1.1 工程概况 |
| 1.1.2 系统整体设计介绍 |
| 1.2 变风量VAV空调系统概述 |
| 1.2.1 变风量空调系统简介 |
| 1.2.2 变风量空调的优点 |
| 1.3 变风量空调系统国内外研究现状及发展水平 |
| 1.4 本课题的意义及研究的主要内容 |
| 2 变风量空调系统的能耗分析与节能方法 |
| 2.1 空调系统能量管理的意义 |
| 2.2 我国空调系统节能不理想的原因 |
| 2.3 VAV空调系统的能耗分析 |
| 2.3.1 冷源(冷水机组)的能耗 |
| 2.3.2 风机/水泵能耗 |
| 2.2.3 末端能耗 |
| 2.4 VAV空调系统的节能措施 |
| 2.5 小结 |
| 3 VAV空调系统的建模 |
| 3.1 系统建模的方法和步骤 |
| 3.2 变风量空调系统的组成结构 |
| 3.3 各子系统仿真模型 |
| 3.3.1 空调机组的数学模型 |
| 3.3.2 候机大厅的数学模型 |
| 3.3.3 末端的数学模型 |
| 3.3.4 风管的数学模型 |
| 3.3.5 风阀/水阀的数学模型 |
| 3.4 小结 |
| 4 VAV空调系统的先进控制 |
| 4.1 VAV空调系统预测控制方法 |
| 4.2 Smith预测控制的时延补偿原理 |
| 4.3 Smith预测控制器的内模控制结构设计 |
| 4.4 Smith预估控制系统抗干扰性能分析 |
| 4.5 FFC-Smith预估控制系统 |
| 4.6 小结 |
| 5 系统仿真结果及分析 |
| 5.1 系统控制方法仿真 |
| 5.1.1 仿真软件概述 |
| 5.1.2 系统仿真 |
| 5.2 小结 |
| 6 系统调试 |
| 6.1 空调处理机组 |
| 6.2 送排风系统 |
| 6.3 VAV末端 |
| 6.4 小结 |
| 7 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 图表索引 |
| 附录Ⅱ T3A设备清单 |
| 附录Ⅲ 硕士研究生学习阶段发表论文及获奖情况 |
（9）发电机励磁调节器的蚁群优化设计及模型的神经网络辨识（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 同步发电机励磁控制系统的重要意义 |
| 1.2 对发电机励磁控制系统的基本要求 |
| 1.3 发电机励磁控制方式的发展 |
| 1.3.1 基于古典控制理论的单变量控制方式 |
| 1.3.2 基于现代控制理论的线性多变量控制方式 |
| 1.3.3 非线性多变量励磁控制 |
| 1.4 蚁群优化算法及其在电力系统中的应用 |
| 1.4.1 蚁群算法的重要特征 |
| 1.4.2 蚁群优化算法在电力系统中的应用 |
| 1.5 人工神经网络及其在电力系统中的应用 |
| 1.5.1 人工神经网络的特征 |
| 1.5.2 人工神经网络在电力系统中的应用 |
| 1.6 本文的主要工作 |
| 第二章 同步发电机自动励磁控制系统原理 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 同步发电机励磁控制系统的任务 |
| 2.2.1 控制发电机电压 |
| 2.2.2 控制无功功率的分配 |
| 2.2.3 提高电力系统的稳定性 |
| 2.2.4 改善电力系统的运行条件 |
| 2.3 微机型自动励磁调节器 |
| 2.3.1 微机型励磁调节器的硬件结构 |
| 2.3.2 微机型励磁调节器的软件流程 |
| 2.3.3 调节规律计算 |
| 2.3.4 单机无穷大系统的数学模型建立 |
| 第三章 基于蚁群算法的发电机最优励磁调节器的设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于蚁群算法的励磁调节器的设计 |
| 3.2.1 蚁群算法的原理 |
| 3.2.2 基于蚁群算法的励磁控制的结构 |
| 3.2.3 基于蚁群算法的励磁调节器的仿真分析 |
| 3.3 结论 |
| 第四章 基于时序结构神经网络的发电机模型辨识研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于神经网络的系统辨识 |
| 4.2.1 系统辨识的目的 |
| 4.2.2 神经网络模型 |
| 4.2.3 确定网络模型的权值 |
| 4.2.4 BP 算法 |
| 4.3 发电机模型智能辨识的设计 |
| 4.3.1 具有时序结构神经网络辨识同步发电机的原理 |
| 4.3.2 神经网络的训练与实现 |
| 4.3.3 仿真实现 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）高精度铂电阻温度调节器（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的来源、目的及意义 |
| 1.2 单片机控制系统在发酵过程中的应用 |
| 1.3 发酵过程控制方法概述 |
| 1.3.1 发酵过程的单片机控制系统 |
| 1.3.2 发酵过程模糊控制应用 |
| 2 系统的构成方案 |
| 2.1 啤酒发酵过程简介 |
| 2.2 系统方案设计 |
| 2.2.1 系统技术性能要求 |
| 2.2.2 单片机控制器的结构 |
| 2.2.3 控制算法的选择 |
| 3 硬件电路设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 信号处理及放大电路 |
| 3.2.1 恒流源电路 |
| 3.2.2 放大器 |
| 3.2.3 差值比率法工作原理 |
| 3.3 单片机外围接口电路 |
| 3.3.1 模数转换电路 |
| 3.3.2 显示/键盘接口电路 |
| 3.3.3 输出电路 |
| 3.3.4 时钟、外部数据存储器及CPU监控电路 |
| 4 系统软件设计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 系统监控程序 |
| 4.3 键盘扫描模块 |
| 4.4 显示模块 |
| 4.5 采样模块 |
| 4.6 系统时钟控制模块 |
| 4.7 程序设计中注意的问题 |
| 5 模糊控制的应用研究 |
| 5.1 模糊控制概述 |
| 5.1.1 模糊控制特点 |
| 5.1.2 模糊PID控制器的特点 |
| 5.2 基本的数字PID算式 |
| 5.2.1 PID调节器的控制规律 |
| 5.2.2 数字PID控制算法 |
| 5.3 基本PID参数的整定 |
| 5.3.1 凑试法确定PID调节参数 |
| 5.3.2 扩充响应曲线法 |
| 5.4 应用模糊控制进行PID参数在线自校正的方法 |
| 5.4.1 建立语言变量的模糊子集赋值表 |
| 5.4.2 建立基本模糊控制器的控制规则 |
| 5.4.3 计算PID参数校正量查询表 |
| 5.5 程序实现 |
| 5.6 控制效果 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1 键盘/显示、时钟和外部数据存储器部分原理图 |
| 2 输入与信号处理部分原理图 |
| 3 输出部分原理图 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、新型温度调节器在啤酒发酵过程中的应用（论文参考文献）
- [1]啤酒生产过程控制系统研究与设计[D]. 杜景山. 陕西科技大学, 2016(02)
- [2]基于特征建模的智能控制方法及应用[D]. 毕书姣. 天津大学, 2012(08)
- [3]先进控制与通讯技术在DCS中的应用研究[D]. 牟婷婷. 青岛科技大学, 2012(06)
- [4]自抗扰控制器技术在啤酒发酵罐温控中的应用[J]. 李忆. 电气传动, 2010(03)
- [5]实验室小型啤酒发酵装置温度控制系统的设计与研究[D]. 齐长勇. 青岛科技大学, 2009(10)
- [6]氧化锑生产智能控制系统的研究与实现[D]. 江波. 广西大学, 2008(01)
- [7]低浓度卡拉胶的流变特性及其复配性研究[D]. 张乐华. 中南林业科技大学, 2008(02)
- [8]机场候机厅变风量空调系统先进控制及仿真[D]. 熊璐. 西安建筑科技大学, 2007(03)
- [9]发电机励磁调节器的蚁群优化设计及模型的神经网络辨识[D]. 张强. 天津大学, 2006(05)
- [10]高精度铂电阻温度调节器[D]. 沈怀洋. 沈阳工业大学, 2005(04)