无热再生式空气干燥器优化建模与智能控制研究

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长期以来,无热再生式空气干燥器的控制技术导致在进气工况温度较低和压力降低变化时,出现再生气不必要的能耗浪费和干燥度降低等问题,而根据用户的实际露点要求和工况变化及时调整干燥器的吸附、再生和均压时间,并采用传感器技术与自控技术相结合对进气温度和压力参数进行智能控制是保证无热再生式空气干燥器可靠性高以及节能效果显著的重要技术条件。为此,本文采用泛函分析方法和自适应变尺度粒子群算法进行再生气量的最优化控制,采用神经元-模糊推理融合的组合控制器进行再生气量以及温度和压力的智能控制,论文主要工作与创新之处如下
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