对王老吉和加多宝饮料生产中储料槽的液位控制-控制科学与工程学系.pdf

控制科学与工程学系 智能控制技术及应用 陈乙宽 3110102952 对王老吉和加多宝饮料生产中储料槽的液位控制 关键词：模糊控制，神经网络 问题模型： 有一家公司A 同时生产饮料王老吉和加多宝。但是对王老吉和加多宝的生产工艺不同， 其中有一个环节需要控制某中间储料槽的液位，储料槽的液位系统如下所示： 如图 1 所示液压系统，液体储存在顶部打开的倒立圆台水箱中。水箱的横截面积为高 h 度 的函数A h ，液体体积为v A  d ，高度为 处液体的绝对压强为 h   0   h ，其中 为大气压强， 为重力加速度。液体以流量 进入水箱，流 p gh p a p a g wi 出箱体的流量为w c p  p ，其中 为常数。以 作为输入， 作为输出， o a c u w y h i 其模型为： A h h u c gh   y h 图1 2 d  A h  h d 其中     ， 为底部界面直径。  2  参数如表1 所示 参数 值  1000 kg / m3 c 0.01 d 1 m 表 1 最后，生产流程如下： 车间会接收到流水线上传来的图像信号，由神经网络系统区分当前生产的饮料是王老吉 还是加多宝。区分出王老吉或是加多宝之后，系统会自动调整储料槽的出口阀门产生不同的 出液流量。 控制科学与工程学系 智能控制技术及应用 陈乙宽 3110102952 系统设计目标： 主要设计两个系统： 1. 设计一个神经网络系统，能够根据不同的输入图像区分是王老吉还是加多宝。 系统输入：一副图像； 系统输出：100 （表示王老吉）至0 （表示加多宝）。 2. 设计一个模糊控制系统，系统能够根据设定液位和实际液位判断进料口的流量，让 储料槽的液位保持恒定。 系统输入：当前液位； 系统输出：需要的进料流速。 BP神经网络系统设计 BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算 法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网 络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。其大致结构如 下图所示： 图2 BP网络示意图 针对本大作业问题，我们要对王老吉和加多宝这样两种类型的照片进行识别和区分。其 中范例样本如下图