工业控制计算机论文范文参考关于工业控制计算机的优秀论文范文【10篇】

工业控制计算机论文范文参考关于工业控制计算机的优秀论文范文【10篇】 本文针对我国岩土施工装备的自动化水平不高的现状,设计了应用于包括岩土施工钻孔机械以及岩土热物理性质原位测试仪的岩土钻测装备工业计算机控制系统. 文章对工业计算机控制系统进行了深入研究.整个系统包括硬件系统、控制算法以及上位机软件系统.硬件系统实现了对装备应用过程中各类参数的实时采集、信号处理以及控制输出,通过对装备的执行机构进行调节,实现控制动作,控制算法的设计实现了装备的自动控制策略,使装备按照预期的控制方式动作,而上位机软件的开发完成了人机交互界面的设计、建立工程数据库,可以对工程参数进行实时监控、生成数据报表以及实现对工况异常和事故的报警功能,最为重要的是对控制策略进行编程,实现上位机的数据处理以及控制输出功能. 论文从上述几个方面对装备的工业计算机控制系统进行设计研究与开发.建立了应用于钻机与岩土热物理性质原位测试仪的工业计算机控制系统硬件,针对装备执行机构特性与实际工况进行了算法设计,同时应用工业组态软件对控制系统的上位机软件系统进行了设计开发,建立工程数据库、开发人机交互界面,对参数进行实时检测、生成数据报表,并进行了标度变换、数据处理以及控制算法程序设计. 完成装备工业计算机控制系统研究开发后进行了试验研究,对关键参数的变送器进行了标定,对系统硬件进行安装调试,通过对装备的运行测试以及实际工程应用,检验了工业计算机控制系统在岩土钻测装备中的应用效果.结果表明该系统对装备控制动作正常,参数采集精确,系统运行稳定,控制效果达到了预期要求. 该系统的开发旨在提高岩土工程施工效率.本研究利用现今广泛应用的工业控制领域中的关键技术,为提高岩土钻测装备自动化提供了一种新的思路. 现场总线是当今自动化领域发展的热点之一,被誉为自动化领域的计算机局域网.现场总线网络技术的出现标志着工业控制技术领域一个新时代的开始.它涉及了计算机、自动化、通信等众多技术领域,目前正处于一个不断发展,不断改进和完善阶段.我国在现场总线方面的研究起步较晚,无论是理论研究还是应用研究方面都远远落后于国外,在我国深入开展现场总线网络技术的研究已经迫在眉睫. 国内先进的瓦斯安全监控系统普遍采用工业以太环网为通信主干网的通信方式,但瓦斯安全监控系统的核心设备井下监控分站却没有以太网接口,而仅提供了RS485接口或CAN总线接口,这两种接口仅能提供最高5 000bps的通信速率,与工业以太网的100Mbps之间存在巨大差距.另外这些井下监控分站也普遍存在通信协议不规范、各厂家设备互不兼容、监控分站人机界面差、显示面板较小等问题.因此,研制基于ARM9嵌入式CPU、具有大屏幕真彩色LCD屏、具有工业以太网接口、具有工作面瓦斯浓度预测功能、兼容其它厂家产品的井下监控分站,并以此井下监控分站为核心,研制完全基于工业以太网的瓦斯监控与瓦斯预测系统就显得十分必要.论文主要工作如下: (1)提出了基于小波分析及神经网络的工作面瓦斯浓度预测算法.该算法首先利用小波分析强大的降噪滤波能力,对基于时间序列的现场瓦斯数据进行降噪滤波处理,运用神经网络在预测估值方面的优势,采用降噪后数据对BP神经网络进行训练,然后用现场最新数据代入经过训练后的神经网络进行预测,得到预测结果. (2)以三星公司ARM9嵌入式芯片S3C2410为核心,设计了井下瓦斯监控分站的硬件部分.重点对CPU及存储模块、LCD显示模块、I/O输入输出模块、以太网接口模块、USB接口模块、串口通信模块进行了设计,给出了各模块的电路图,并对电路进行了本安防爆计算.以嵌入式操作系统Win CE 5.0为核心,设计了井下瓦斯监控分站的软件部分.数据采集软件采用了工控组态软件“组态王嵌入式版”编写,井下监控分站中的工作面瓦斯浓度预测软件由Microsoft Embedded Visual C+(EVC)软件编写.工作面瓦斯浓度预测软件后台运行,通过DDE方式得到数据采集软件中的现场各通道瓦斯浓度值,经小波分析降噪滤波及BP神经网络算法预测后,再将瓦斯浓度预测值返回给数据采集软件,供其画面显示. (3)设计了完全基于工业以太网的瓦斯监控及预测系统的硬件方案和软件方案.硬件方案以带有工业以太网的井下瓦斯监控分站为核心,全部通信干线以工业以太网总线连接,可实现从监控计算机到井下瓦斯监控分站间的工业以太网直接连通,从而将瓦斯监控及预测系统的通信速率提高到100Mbps.软件方案由KingOPCServer数据采集软件以双机冗余方式,将现场各个井下监控分站数据采集进KingHistorian实时/历史工业数据库,其他相关软件都从KingHistorian数据库读取数据,实现各自的显示、处理、控制、打印等功能.在上位监控计算机上运行的上位监控软件采用组态软件KingView6.53编写,瓦斯浓度预测软件由MatLab7.0软件编写,两者间以OPC方式传递数据. (4)运用基于Fuzzy-FTA分析法对瓦斯监控及预测系统发生事故的原因进行了分析,提出了相应管理对策. 基于ARM9嵌入式和工业以太网的矿井瓦斯监控系统具有工作面瓦斯浓度预测功能,可以对瓦斯浓度超限提供更长的预警时间.由于监控系统通信速率提高到了100Mbps,可以极大提高系统巡检速度与系统规模.另外只需更换井下监控分站及部分通信线路即可对其他瓦斯监控系统升级,具有广泛的应用前景. 传统工业中视觉的检测和质量控制基本依赖人工完成,虽然人工在某些方面具有优势,但是有容易疲劳,速度慢等缺点.自动视觉检测系统作为一种新型的检测技术,具有速度快、精度高、非接触等优点,将其应用于工业领域,可以有效地克服人工检测的不足,提高工厂生产的自动化程度与生产效率.因此,在现代自动化生产过程中,自动视觉检测系统被越来越多地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域. 我国铝土矿资源丰富,但占储量80%的铝土矿的铝硅比较低,普遍采用烧结法生产氧化铝.回转窑是烧结法生产氧化铝的核心设备,其主要功能是将生料浆烧结成为容重合格的熟料.回转窑烧结工况综合反映了窑内火焰燃烧状态与物料烧结状况,与回转窑过程熟料产品的质量、产量、能耗以及设备安全等因素密切相关,它的自动识别对于实现回转窑过程的自动控制具有非常重要的意义. 回转窑长达百米,由于其结构的特殊性以及烧结法工艺的复杂性导致了氧化铝回转窑过程具有质量指标熟料容重难以在线测量,关键工艺参数烧成带温度检测干扰严重,多变量强耦合、强非线性、大惯性以及不确定性干扰等综合复杂特性.受到回转窑窑体倾斜、旋转以及窑内各类复杂的高温固、液、气三相物理化学反应产生的火焰闪烁、物料运动以及窑内各区域间的对流换热和辐射换热等因素的影响,回转窑过程还存在着窑内烧成带火焰区与物料区难于分辨,过程数据检测可靠性差等问题,难以采用常规仪表与监测技术实现对回转窑烧结工况的连续在线准确监测.工业现场长期依赖“人工看火”方式肉眼观测窑内烧成带火焰燃烧状态与物料烧结状况结合过程数据识别烧结工况后进行回转窑过程的控制.容易造成熟料的欠烧或者过烧,导致熟料容重合格率低、设备运转率差、窑内衬使用寿命短、产量低、能耗高、环境污染严重等问题. 本文依托国家863高技术计划重点项目“中国铝业公司综合自动化系统总体设计方案及关键技术攻关”的子课题“大型回转窑过程优化控制技术”,以实现回转窑烧结工况的自动识别为主要目标,进行了基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统的研究与开发,取得了如下成果： 1.将图像处理技术与数据融合技术相结合,在分析人工识别回转窑烧结工况的基础上,提出了由烧结工况图像预处理、图像分割、图像特征提取、数据融合与烧结工况识别模型组成的基于烧结工况图像特征与数据融合的烧结工况自动识别方法.具体研究内容归纳如下： 针对氧化铝回转窑烧结工况图像频域噪声干扰的特点以及彩*像处理算法复杂、实时性差的问题,提出了利用频域滤波技术与灰度变换技术相结合对烧结工况图像进行预处理的算法,实现了烧结工况图像的去噪与灰度变换. 针对单纯的基于像素灰度值的图像分割方法难以精确分割火焰区与物料区的难题,分析了氧化铝回转窑烧结工况图像火焰区与物料区在纹理特征方面的差别,提出了利用Gabor小波纹理粗糙度对基于像素灰度值的FCM聚类结果进行去模糊化的烧结工况图像分割算法,实现了图像中火焰区与物料区的分割. 根据“人工看火”经验描述了物料高度、闪烁频率、整体平均灰度、火焰颜色与物料颜色五个氧化铝回转窑烧结工况图像特征,提出了从整体图像及分割后的图像中提取上述特征的算法. 根据“人工看火”过程的数据融合原理,针对烧结工况图像特征以及由烧成带温度、窑头温度、窑尾温度以及冷却机电流构成的关键过程数据的特点,提出了包括数据滤波、同步序列化与归一化处理的融合算法,得到了融合后的混合特征数据. 将混合特征数据作为输入,欠烧结、正烧结和过烧结三种基本烧结工况作为输出,建立了基于准正态二叉树支持向量机的烧结工况识别模型.提出了基于上述模型的烧结工况自动识别算法,并利用专家修正样本进行模型的反馈增量学习,提高了模型适应生产边界条件波动的能力. 2.研究并开发了基于上述烧结工况识别算法的工况识别软件,该软件具有烧结工况视频监视功能、烧结工况识别功能、过程数据通讯功能和人机交互功能；研制了由前端图像采集设备、网络视频传输设备、图像采集卡、工业控制计算机、显示与存储设备构成的远程分布式系统硬件平台和计算机操作系统、应用程序接口(API)、组件对象模型()、动态链接库(DLL)、软件二次开发包(SDK)、工况识别软件组成的基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统. 3.将本文提出的基于图像特征与数据融合的烧结工况识别方法与基于烧成带温度