基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電弧爐電極系統(tǒng)自適應PID控制
發(fā)布時間:2022-07-19 17:25
本文以某鋼廠70噸電弧爐控制系統(tǒng)改造為背景,設計了基于WinAC RTX的70噸電弧爐計算機網(wǎng)絡控制系統(tǒng)。系統(tǒng)中選用西門子WinAC RTX作為控制器和ET200作為遠程控制站,進行了系統(tǒng)網(wǎng)絡的構(gòu)建,軟硬件的選擇和監(jiān)控系統(tǒng)的組態(tài)等工作;針對電弧爐電極控制系統(tǒng)是一個多變量、非線性、強耦合、時變、工作環(huán)境惡劣及隨機干擾性較強的系統(tǒng),以電弧爐電極控制系統(tǒng)為核心,對三相電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)進行了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡自整定PID參數(shù)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在線辨識系統(tǒng)模型算法的設計與仿真研究,并在實驗室搭建了模擬平臺模擬三相電極控制效果。首先針對電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)的模型不固定性,強耦合和干擾大的特點,在控制算法上分別做了神經(jīng)網(wǎng)絡辨識模型的Jacobian信息,解耦和抗干擾能力的研究。為了加快模型的辨識速度,且使聚類半徑選擇合理,選用了具有在線學習功能的變聚類半徑的最近鄰聚類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡,辨識出的Jacobian信息中包含了對象耦合的信息,把此信息應用于BP網(wǎng)絡整定PID控制器參數(shù),從而起到解耦的效果。通過MATLAB模擬仿真,驗證此方法具有一定的解耦能力及抗干擾能力,仿真結(jié)果也表明了這種基于模型辨識與BP網(wǎng)絡整定PID...
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題的研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外電弧爐電極控制系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
1.3 本文的研究內(nèi)容
1.3.1 研究內(nèi)容和方法
1.3.2 關(guān)鍵技術(shù)
1.3.3 本項目的創(chuàng)新點
第二章 電弧爐工藝流程及控制系統(tǒng)的研究
2.1 電弧爐煉鋼概述
2.1.1 電弧爐煉鋼的特點
2.1.2 電弧爐煉鋼工藝和設備
2.2 電弧爐控制系統(tǒng)
2.3 電極控制系統(tǒng)
2.3.1 電極控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工藝流程
2.3.2 電極控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)方法
2.4 本章小結(jié)
第三章 電弧爐電極控制系統(tǒng)控制算法設計與仿真
3.1 電弧爐控制系統(tǒng)控制總體設計
3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及其辨識
3.2.1 系統(tǒng)辨識原理
3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)
3.2.3 RBF最近鄰聚類學習算法
3.2.4 RBF網(wǎng)絡逼近性能驗證
3.2.5 電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)的RBF網(wǎng)絡辨識
3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡自適應PID控制器設計
3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進方法
3.3.3 L-M BP網(wǎng)絡PID自整定電極調(diào)節(jié)算法設計
3.4 電弧爐電極控制系統(tǒng)仿真研究
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于WinAC的電弧爐電極控制系統(tǒng)設計
4.1 西門子SIMATIC的 PC自動化方案
4.1.1 WinAC簡介
4.1.2 基于WinAC的電弧爐電極控制系統(tǒng)組成
4.2 電弧爐電極控制系統(tǒng)設備選型
4.3 WinAC RTX在電極控制系統(tǒng)中的應用
4.3.1 WinAC控制器的系統(tǒng)組態(tài)與配置
4.3.2 WinAC控制器中軟件程序的編寫
4.4 WinAC ODK在電弧爐電極系統(tǒng)中的應用
4.4.1 WinAC ODK的工作原理
4.4.2 用戶程序的編寫
4.4.3 VC++與WinAC間的數(shù)據(jù)通訊
4.5 Computing SoftContainer與 Win AC控制器間的數(shù)據(jù)通訊
4.6 STEP7 工程的實現(xiàn)
4.6.1 將WinAC ODK裝入STEP7
4.6.2 STEP7 編程
4.7 本章小結(jié)
第五章 電弧爐控制系統(tǒng)實驗室模擬研究
5.1 實驗室模擬實驗
5.2 實驗室模擬調(diào)試
5.2.1 模擬實驗系統(tǒng)的調(diào)試內(nèi)容
5.2.2 系統(tǒng)調(diào)試中遇到的問題與解決
5.3 試驗結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻
附錄 A 圖表清單
附錄 B 部分程序代碼
在學研究成果
致謝
本文編號:3663833
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題的研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外電弧爐電極控制系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
1.3 本文的研究內(nèi)容
1.3.1 研究內(nèi)容和方法
1.3.2 關(guān)鍵技術(shù)
1.3.3 本項目的創(chuàng)新點
第二章 電弧爐工藝流程及控制系統(tǒng)的研究
2.1 電弧爐煉鋼概述
2.1.1 電弧爐煉鋼的特點
2.1.2 電弧爐煉鋼工藝和設備
2.2 電弧爐控制系統(tǒng)
2.3 電極控制系統(tǒng)
2.3.1 電極控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工藝流程
2.3.2 電極控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)方法
2.4 本章小結(jié)
第三章 電弧爐電極控制系統(tǒng)控制算法設計與仿真
3.1 電弧爐控制系統(tǒng)控制總體設計
3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及其辨識
3.2.1 系統(tǒng)辨識原理
3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)
3.2.3 RBF最近鄰聚類學習算法
3.2.4 RBF網(wǎng)絡逼近性能驗證
3.2.5 電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)的RBF網(wǎng)絡辨識
3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡自適應PID控制器設計
3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進方法
3.3.3 L-M BP網(wǎng)絡PID自整定電極調(diào)節(jié)算法設計
3.4 電弧爐電極控制系統(tǒng)仿真研究
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于WinAC的電弧爐電極控制系統(tǒng)設計
4.1 西門子SIMATIC的 PC自動化方案
4.1.1 WinAC簡介
4.1.2 基于WinAC的電弧爐電極控制系統(tǒng)組成
4.2 電弧爐電極控制系統(tǒng)設備選型
4.3 WinAC RTX在電極控制系統(tǒng)中的應用
4.3.1 WinAC控制器的系統(tǒng)組態(tài)與配置
4.3.2 WinAC控制器中軟件程序的編寫
4.4 WinAC ODK在電弧爐電極系統(tǒng)中的應用
4.4.1 WinAC ODK的工作原理
4.4.2 用戶程序的編寫
4.4.3 VC++與WinAC間的數(shù)據(jù)通訊
4.5 Computing SoftContainer與 Win AC控制器間的數(shù)據(jù)通訊
4.6 STEP7 工程的實現(xiàn)
4.6.1 將WinAC ODK裝入STEP7
4.6.2 STEP7 編程
4.7 本章小結(jié)
第五章 電弧爐控制系統(tǒng)實驗室模擬研究
5.1 實驗室模擬實驗
5.2 實驗室模擬調(diào)試
5.2.1 模擬實驗系統(tǒng)的調(diào)試內(nèi)容
5.2.2 系統(tǒng)調(diào)試中遇到的問題與解決
5.3 試驗結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻
附錄 A 圖表清單
附錄 B 部分程序代碼
在學研究成果
致謝
本文編號:3663833
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