【摘 要】
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与传统的加热方式相比,微波加热的优势主要体现在温升速率快和能量转化率高。因此被广泛应用于食品杀菌干燥及金属、陶瓷等物理加工过程中。由于媒质在微波加热腔体内所受外加交变电磁场分布不均匀,导致媒质介电特性发生变化。这使得媒质内部不同位置吸收微波的能力不同,从而导致热点、热失控等局部过热现象阻碍微波加热技术进一步推广使用。对媒质的温度进行实时控制可以有效解决微波加热过程中的局部过热问题。但微波加热过程涉
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与传统的加热方式相比,微波加热的优势主要体现在温升速率快和能量转化率高。因此被广泛应用于食品杀菌干燥及金属、陶瓷等物理加工过程中。由于媒质在微波加热腔体内所受外加交变电磁场分布不均匀,导致媒质介电特性发生变化。这使得媒质内部不同位置吸收微波的能力不同,从而导致热点、热失控等局部过热现象阻碍微波加热技术进一步推广使用。对媒质的温度进行实时控制可以有效解决微波加热过程中的局部过热问题。但微波加热过程涉及到电场、磁场以及温度场等多物理场的演化及耦合,且具有时变、非线性以及外部扰动等特点。因此难以建立精确有效且易于控制的数学模型来描述微波加热过程。近些年来,神经网络凭借其强大的非线性映射能力和自适应学习能力广泛应用于非线性动态系统建模。因此基于微波加热过程中大量离线数据,利用神经网络训练获取接近实际微波加热过程的数学模型。基于训练好的神经网络模型采用基于事件触发的自适应控制策略对媒质温度进行实时控制。论文主要研究内容如下:（1）针对微波加热过程机理建模复杂,难以设计合适的控制器用于媒质温度实时控制的问题。本文基于微波加热过程中获取的大量离线历史数据,建立一个多输入多输出的抽象物理模型。其中五个微波源的功率、传送帯速度以及当前时刻三个腔体出口处温度作为输入,下一时刻三个腔体出口处温度作为输出。应用Elman神经网络对该抽象物理模型进行辨识。（2）针对微波加热过程媒质温度的最优控制问题。基于训练好的神经网络模型,应用启发式动态规划（Heuristic Dynamic Programming,HDP）算法对微波加热过程媒质的温度进行控制。分别采用执行网络和评价网络近似控制系统的最优控制律和最优性能指标函数。通过调节五个微波源功率输入和传送带速度输入使腔体出口处的媒质温度达到稳定。（3）针对传统HDP算法控制微波加热过程计算时间长不利于媒质温度实时控制以及控制器调节频繁不利于磁控管保护的问题,在传统HDP算法的基础上引入事件触发控制策略。在保证系统稳定的前提来设计事件触发阈值条件,系统当前时刻状态和采样状态值之间的差值超过设定阈值时,评价网络和执行网络的权值更新。最终在保证系统稳定的情况下减少系统采样量,节约计算成本达到实时控制的目的。同时减少控制器的更新频率达到保护磁控管的目的。
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