【摘要】：本文以馬鋼某煉鋼電弧爐控制系統(tǒng)為研究對象,闡述了電弧爐電極控制系統(tǒng)的研究和開發(fā)過程。電弧爐電極控制系統(tǒng)是一個多變的、非線性、強耦合、時變、干擾因素多的復(fù)雜系統(tǒng),用傳統(tǒng)控制理論難以建立較為準確的數(shù)學(xué)模型,更無法對其進行解耦求解,難以滿足生產(chǎn)對電極控制的要求。本文針對這一生產(chǎn)問題,在對電弧爐電極控制系統(tǒng)的研究和開發(fā)中,得出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線逆辨識和逆控制的方法,即基于RBF網(wǎng)絡(luò)逆辨識的電弧爐電極系統(tǒng)控制,實現(xiàn)了三相耦合系統(tǒng)的實時在線解耦與控制。本文根據(jù)逆動力學(xué)控制的思想,提出了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制與PID控制相結(jié)合的在線自學(xué)習(xí)控制方案。把電弧爐電極電流的實時數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后作為辨識器的輸入樣本,應(yīng)用最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)對電弧爐電極控制系統(tǒng)逆模型的動態(tài)辨識,將動態(tài)辨識得到的逆辨識模型作為控制器模型,與被控對象串聯(lián)起來,構(gòu)成具有線性傳遞關(guān)系的且已解耦的一種規(guī)范化系統(tǒng),因此被控對象的控制問題由非線性控制向線性控制轉(zhuǎn)換。本文通過基于最近鄰聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對三相電弧爐電極系統(tǒng)進行逆辨識和逆控制,實現(xiàn)了三相電弧爐電極系統(tǒng)的實時、在線解耦和控制。應(yīng)用仿真軟件MATLAB對基于RBF網(wǎng)絡(luò)逆辨識的電弧爐電極系統(tǒng)控制進行了仿真分析,仿真分析結(jié)果表明該方法能較好的實現(xiàn)系統(tǒng)的解耦與控制,同時能增強系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾性,驗證了本文開發(fā)的基于RBF網(wǎng)絡(luò)逆辨識的電弧爐電極系統(tǒng)控制策略的有效性,實現(xiàn)了預(yù)期的設(shè)計目標,具有廣泛的工程應(yīng)用前景。
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP183;TF345
【圖文】：

系統(tǒng)辨識原理圖一θ(k)

iy 圖3. 2系統(tǒng)辨識原理圖法控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)為的模型模擬實際自適應(yīng)控控制系統(tǒng)的理想響應(yīng)[34]，到的模型的運行動態(tài)相一升降的速度、電極升降的際偏差盡可能減小，從而高生產(chǎn)效率。電極模型算(mmyx()ppyx

iyθiiy y F u ;θ 圖3. 2系統(tǒng)辨識原理圖二電極模型算法控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)為例，需要對系際系統(tǒng)等價的模型模擬實際自適應(yīng)控制系統(tǒng)的工作出就是實際控制系統(tǒng)的理想響應(yīng)[34]，力求實際電極態(tài)與辨識得到的模型的運行動態(tài)相一致，通過調(diào)整電大小、電極升降的速度、電極升降的響應(yīng)時間等諸制系統(tǒng)的實際偏差盡可能減小，從而提高電極控制能減小，提高生產(chǎn)效率。電極模型算法控制系統(tǒng)一()mmyx

【參考文獻】

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1 薛雷;;我國電弧爐煉鋼技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J];天津冶金;2015年05期

2 張世峰;李存龍;;焦爐集氣管壓力基于BP網(wǎng)絡(luò)辨識系統(tǒng)自適應(yīng)PID控制[J];自動化與儀器儀表;2014年10期

3 蔣澤義;莫天生;張超;;基于RBF-NN逆系統(tǒng)的卷取張力控制[J];科技導(dǎo)報;2011年23期

4 姚榮斌;李生權(quán);;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制的鋼包精煉爐的仿真研究[J];機械設(shè)計與制造;2010年10期

5 李曉;彭鋒;;我國電爐鋼生產(chǎn)現(xiàn)狀及發(fā)展前景[J];特殊鋼;2009年02期

6 張世峰;張紹德;;電弧爐電極系統(tǒng)雙模控制策略研究及應(yīng)用[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2008年01期

7 洪鎮(zhèn)南;陽武嬌;李祖林;;基于模糊專家控制的交流電弧爐電流平衡控制器的研制[J];電氣自動化;2006年05期

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1 魏慶檀;輕型電動客車承載式車身設(shè)計及其輕量化研究[D];聊城大學(xué);2017年

2 王奇?zhèn)?電弧爐煉鋼控制系統(tǒng)的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

3 孫智勇;精煉爐電極智能控制系統(tǒng)的研究[D];天津理工大學(xué);2016年

4 柳鶯;電弧爐電極智能控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D];蘭州理工大學(xué);2015年

5 劉雁宇;交流電弧爐多模態(tài)電極控制系統(tǒng)的研究及應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2013年

6 高新平;電渣爐控制系統(tǒng)設(shè)計與控制方法研究[D];東北大學(xué);2011年

7 李展;基于經(jīng)濟指標的電弧爐工藝優(yōu)化模型研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

8 姚禹;無模型自適應(yīng)控制在電弧爐電極節(jié)能控制系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[D];長春工業(yè)大學(xué);2010年

9 駱玲玲;電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)的智能解耦控制[D];東北大學(xué);2009年

10 李娟;基于RBFN逆模型的非線性系統(tǒng)控制策略研究[D];安徽工業(yè)大學(xué);2009年

本文編號：2782450