太阳能光跟踪过程计算机智能控制系统研究与应用

【摘要】：从古至今，人类对能源的探索从未间断过。人类对化石能源的开发时期非常短暂，但是这些化石能源都属于一次能源，不可再生，最终会被使用殆尽。因此为了人类的可持续发展，抓紧将可再生的新能源代替化石能源的脚步刻不容缓。经过人类长期的研究发现，太阳能源的能量非常普遍，并且源源不断，对环境零污染，是世界上人们推崇的最佳利用能源。 太阳能的采集工作是一个复杂的过程，并且不容易对其建模，这使得目前太阳能的利用率还远远达不到人类对能源的需求。在利用太阳能过程中，对其光跟踪是解决太阳能采集过程的关键问题之一，并且得到了世界各地科研工作者的关注。 课题主要针对太阳能光跟踪过程，通过神经网络的非线性逼近能力对光跟踪过程进行控制研究，做了如下几方面工作：针对神经网络对非线性系统的逼近能力，给出了非线性系统的神经网络自适应控制算法，并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了算法的有效性，为进行光跟踪过程给出理论算法。 并且我们研发了一套研究太阳能光跟踪系统的开发平台，来将光跟踪的理论应用到实际。本平台能够实时准确的跟踪太阳光的不同角度，该跟踪过程通过嵌入到系统中的两台电机来完成，通过对设备的移动调整来实现对太阳光能的充分接收。如因特殊原因太阳能不能达到满意的采集，设备会利用电能及时为系统补充能量，来保证能量的使用。系统采用了PLC控制器作为现场主控制器，通过上位机对其进行组态，最终实现对整个系统的监控。 【关键词】：太阳能 神经网络 非线性系统 控制器 监控
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP273.5;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 论文研究背景8-10
• 1.1.1 研究背景和研究意义8-9
• 1.1.2 神经网络技术的产生和发展9-10
• 1.2 控制理论在太阳能系统中的应用10-12
• 1.3 主要研究内容12-13
• 第2章 神经网络结构13-18
• 2.1 感知器和 BP 网络13-17
• 2.2 李雅普诺夫的稳定性原理17
• 2.3 本章小结17-18
• 第3章 神经网络控制算法18-22
• 3.1 神经网络的基本原理18
• 3.2 BP 神经网络的学习过程18
• 3.3 BP 神经网络及改进18-21
• 3.4 本章小结21-22
• 第4章 非线性系统神经网络自适应控制22-38
• 4.1 系统描述22-24
• 4.2 主要结论24-33
• 4.3 仿真实验33-37
• 4.4 本章小结37-38
• 第5章 太阳能光跟踪实验系统设计38-52
• 5.1 系统选型与设计38-40
• 5.1.1 控制系统选择38-39
• 5.1.2 光跟踪自动控制系统结构39-40
• 5.2 PLC 控制器40-46
• 5.2.1 系统 I/O 数据40
• 5.2.2 系统硬件组成40-46
• 5.3 中央监控层46-49
• 5.3.1 硬件配置47
• 5.3.2 监控系统的软件介绍47-48
• 5.3.3 组态王与 S7-200 的 PPI 通信方式48
• 5.3.4 中央监控层的实现48-49
• 5.4 远程监控层49
• 5.5 控制算法的实现49-51
• 5.5.1 动态数据 DDE50
• 5.5.2 组态王中的 DDE 通信设置50-51
• 5.5.3 MATLAB 为客户机的 DDE 通信51
• 5.6 本章小结51-52
• 结论52-53
• 参考文献53-57
• 致谢57-58
• 个人简历58

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