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37600字硕士毕业论文太阳光跟踪程序计算机智能控制系统的分析与应用

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:37600字
论点:神经网络,能源,系统
论文概述:

太阳能热水器对热量反应的性能分析是判断太阳能热水器好坏的参考标准之一,世界上许多的科学家都对该指标进行了深入分析和探索,而且取得了很多令人赞叹的成果。但是,计算所得出的得

论文正文:

第一章螺纹理论

1.1研究背景
1.1.1研究背景和意义
随着社会的快速发展,人们的物质生活水平越来越高。其中,热水器在人们的日常生活中是不可缺少的。常见的家用热水器包括电加热器和太阳能热水器。虽然电热水器加热速度快,水温恒定,但成本高,安全性差,对空的质量造成一定的损害。太阳能热水器不缺上述两种热水器,是人们生活中理想的热水器。在人们环保意识日益增强的环境中,太阳能热水器得到了迅速普及,是现代文明社会中最明智的选择。众所周知,住宅建筑和单元对太阳能热水器的需求很大。在住宅建筑的开发过程中,开发商将热水器提前纳入统一规划。本文设计的热水器包括两个部分:一是利用太阳能在好天气获取能量,二是利用电能加热热水器。该设计充分利用了太阳能和电能的特点,形成了一套实用环保的系统。工业革命是社会发展的转折点,推动了人类进步的步伐。然而,伴随这一进展的是对能源需求的增加和资源的过度开发,这导致了环境破坏和资源浪费。在20世纪,人们可以使用的主要能源是石油、天然气和煤。这些能源在成为现在可以使用的能源之前,已经由古代生物和植物积累和进化了数万年。这些都是古代化石和植物化石的特殊形式。然而,由于人类被剥削了近一千年,这些初级能量已经被大量消耗。尤其是在过去的一百年里,这些能源的开发呈指数级增长。随着社会的快速发展和人们消费水平的提高,未来对能源的需求将越来越大,能源消费总量最终将超过地球上一次能源的储量。换句话说,一次能源的储备远远不能满足人们的需求,最终将被人类耗尽。初级能源越来越少与人们日益增长的需求形成了巨大的矛盾。这一矛盾的升级最终将阻碍人类发展,甚至导致人类倒退。因此,人类的生产和生活离不开能源,人们的生活与能源密切相关。可以说,世界上每个国家都非常依赖能源。然而,世界上能源的分布是不同的。因此,世界上不同国家的能源资源总量是完全不同的。虽然我国幅员辽阔,但能源储备也非常紧张。据2000年底统计,中国可开发能源总量约占世界总量的10%,但中国人口非常多,因此,中国人均能源份额远低于世界其他国家,中国的能源需求仍然很大,[4~6]。回顾人类发展的漫长历史,人类利用能源的时期只是很短的一段时间,但是这些一次能源的形成非常长,最终会在人类耗尽后被新的可再生能源所取代。我们应该尽快找到新的替代能源[7~9]。经过人类长期探索,太阳能直接照射在地球表面,分布均匀,取之不尽。这是对环境的零污染,这种能源已经被全世界的人们所认识。因此,太阳能发电具有明显的优势,是新世纪能源发展的主流,也是替代化石能源[的最佳选择10~12]。

1.1.2神经网络技术的产生和发展
人工神经网络的产生与人类的理解密切相关。它是在人们理解和研究自己大脑神经系统的过程中产生的。它是通过对大脑神经系统建模,不断探索和学习大脑神经网络而形成的一种信息处理方法。该方法可以通过电路系统实现,也可以在计算机软件上模拟,属于人工智能实现方法[13-15]。它可以实现的功能如下:1)联想记忆功能(Associative memory function)由于神经网络具有分布式存储数据的能力和同时处理多个数据的能力,所以神经网络可以对外部效应和接收到的数据执行联想记忆功能。该功能使其在图像、声音等实际环境中具有明显优势。2)具有自学习功能神经网络能够分析过去产生的信息,形成一个能够总结所有信息的特殊神经网络,这种能力能够在预测中起到积极的作用。3)优化计算函数(Optimize the calculation function)该函数是在现有的约束环境中寻找一组方程,从而使该组方程中的目标函数最小化。4)非线性映射函数设计的理想神经网络是分析过程的各种数据。理论上,无论系统功能有多复杂,它都可以满足任何精度。小脑系统神经网络的实时分析方法是一种常见的非线性映射。神经网络由不同的结构组成不同的网络,网络间结构所用的环境也不同,每个网络都有自己的应用方向[16~18]。根据不同的网络学习算法,结构相似的神经网络的应用环境也不同。例如,多层前向网络由于具有强大的非线性仿真功能,特别适合建立非线性系统模型,这使得多层前向网络在系统建模、数据分析和预测方面具有明显优势。多层前馈神经网络有很多种,常见的有BP神经网络和径向基神经网络。

第2章神经网络结构

2.1感知器和BP网络感知器
在神经网络的早期发展中发挥了重要作用。基本思想是将一些功能与生物神经元相似的处理元素组合成一个单层计算网络,该网络可以自动学习和分类模式。但是,由于早期的研究,当时的感知器由许多线性阈值元素组成,不能解决线性不可分的问题,如异或逻辑问题(xor);由于具有基本阈值逻辑单元的非线性网络没有更好的学习能力,一度被人们抛弃,使得神经网络的研究停滞不前。李亚平诺夫的理论诞生于19世纪末。该理论专门针对目标系统是稳定的还是接近稳定的一般方向。此外,许多专家学者在遵循李亚普诺夫理论的同时,对第二种方法进行了一系列的研究和开发。它可以分为两部分。一部分是李亚普诺夫第二方法对简单对象稳定性的讨论。例如,在1957年,祖博夫改进了李雅普诺夫方法对于度量空中不变集的稳定性。此后不久,拉萨等人研究了李亚普诺夫稳定性在抽象系统中的应用。另一方面,李亚普诺夫第二方法越来越多地应用于复杂物体稳定性的探索。该方法可以获得使复杂系统稳定的信息。

第三章神经网络控制算法……11
3.1神经网络的基本原理……11
3.2 BP神经网络学习过程……11
3.3 BP神经网络及其改进……11
3.4本章概述……14
第4章非线性系统神经网络自适应控制……15
4.1系统描述……15
4.2主要结论……17
4.3模拟实验……26[/溴/]4.4本章概述……30
第五章太阳光跟踪实验系统的设计……31
5.1系统选择和设计……31
5.1.1控制系统选择……31
5.1.2光学跟踪自动控制系统结构……32
5.2可编程控制器……33
5.2.1系统输入/输出数据……33
5.2.2系统硬件组成……33
5.3执行……39
5.4远程监控层……中央监控层42
5.5控制算法……42
5.6本章概述……44

结论

多变量、非线性、滞后和不确定性是太阳能利用过程中常见的困难,使得系统难以精确建模。因此,太阳能利用的发展水平相对落后。太阳光跟踪是一个非常复杂的过程,近几十年来,复杂过程的最优控制一直是控制领域的研究热点。通过本课题的研究,取得了以下成果:本课题研究了神经网络在一阶非线性时滞系统中的应用,并在此基础上设计了一种非线性时滞系统的自适应神经网络控制器。该控制器将闭环系统控制在有界范围内,然后利用李亚普诺夫稳定性理论证明了针对三角纯反馈和严格非线性反馈系统设计的神经网络自适应控制器的稳定性。最后,通过仿真验证了该算法的有效性。详细介绍了太阳光跟踪系统实验系统的具体实现方法。采用ATmega16单片机作为数据采集和电机控制的核心处理器,实现现场监控,并将环境转换为C语言。本文详细介绍了可编程控制器控制站的物理结构。数据通过串行通信上传到上位机。上位机采用组态王作为实时监控软件。该程序具有友好的人机界面。我们可以监控流程。可以监控实时数据以获得良好的显示。它还具有历史数据查询、报表生成、打印等功能。它还减少了大量的人力和时间,避免了复杂数据的人工处理。同时,根据本文提出的控制算法,通过MATLAB和组态王之间的通信,在上位机中实现了该算法。实验结构表明,该系统对太阳光具有良好的实时跟踪能力,达到了良好的控制效果。

参考
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