摘要：
高性能自动化控制是工业控制领域的研究热点.工业隔膜计量泵根据不同生产工艺的要求，逐渐成为重要的生产执行器，主要完成流体的定量运输和比例投加.为提高计量泵的工作性能，近年来的文献主要集中在优化计量泵的机械结构上，很少有人考虑将性能更好的控制算法带到泵控制领域。事实上，设计合适的控制算法和控制方案可以大大节约生产成本，提高经济效益.在此背景下，本文以工业隔膜计量泵为研究对象，根据模型控制理论的理念，设计了流量优化控制方案，建立了以计量泵为核心的流体投加系统.本文的主要研究工作如下：（1）根据计量泵的内部机械结构，分析了转速调节流量的原理，设计了相应的识别实验，包括识别信号的设计，选择小波分析结合阈值处理算法对测量流量数据进行预处理，基于系统的先验参数模型，基于神经网络和改进差分进化算法识别系统，通过模拟实验证明了算法的有效性，模型的可靠性.(2)根据识别的计量泵动态模型，设计了系统上位机流量在线优化调节算法，改进了传统的广义预测控制算法，引入差分进化算法处理实际系统的约束，算法可以在线解决系统的最佳转速控制率.考虑到计量泵在实际工作过程中的脉动冲击负载，分析了可能影响本地电机转速的原因，设计了基于模糊控制的速度补偿控制器，减少了速度控制不准确造成的流量控制误差，结合上位机算法的最佳转速，共同完成计量泵流量的在线优化调整.(3)根据实验室搭建的流体投加平台，系统测量本文提出的流量控制方案，通过上位机流量优化算法JAVA语言编译集成在自主开发的系统监控软件中，转速补偿算法通过C语言编译集成在当地的计量泵变频控制器中，通过网关控制网络实现控制信息的远程交互，模拟本文提出的性能评估方案，可以满足一般工艺行业的工艺需求.
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