電弧爐煉鋼過程中,電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)舉足輕重,電極的上下位置需實時而又準確的進行調(diào)節(jié),以適應(yīng)爐況的變化。目前工業(yè)用煉鋼電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)一般采用PID控制,雖然工業(yè)上常規(guī)PID控制器能夠抑制參數(shù)復(fù)雜多變系統(tǒng)的擾動,但由于電極控制系統(tǒng)控制對象的復(fù)雜非線性、多變量、強耦合以及爐況和參數(shù)的時變性等特征,單一的PID控制器難以高效的控制電極,理想效果必然難以達到。這是因為傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定難以保證實時在線,當電弧爐爐況改變較大時,已有的PID參數(shù)難以滿足現(xiàn)爐況要求,還需要重新進行PID參數(shù)的整定,整定時間長且耗費大量時間。因此需要一個集成的、智能的控制方法來解決這個復(fù)雜多變的控制系統(tǒng)的控制問題。本文在查閱大量國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,介紹了電弧爐煉鋼的設(shè)備、工藝,對國內(nèi)外電弧爐煉鋼現(xiàn)狀和發(fā)展前景以及電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)的特點和發(fā)展現(xiàn)狀進行了總結(jié)。首先,針對電弧爐煉鋼工藝特點,本文對控制策略進行分析比較,采用恒阻抗控制策略對電弧爐電極進行控制。在推導(dǎo)出電弧爐部分電氣模型的基礎(chǔ)上,采用模糊控制器進行補償解耦,通過經(jīng)驗學(xué)習(xí),建立適當?shù)哪：?guī)則,使電弧爐三相電極間的電流相互影響小到允許誤差范圍內(nèi)。其次,對于電...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 概述
    1.2 國內(nèi)外電弧爐煉鋼發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 電弧爐煉鋼原理
    1.4 電弧爐煉鋼設(shè)備和冶煉工藝
        1.4.1 電弧爐的機械設(shè)備
        1.4.2 電弧爐的電氣設(shè)備
        1.4.3 電弧爐的冶煉工藝
    1.5 電極調(diào)節(jié)器的性能要求
    1.6 本文的主要工作
第2章 弧爐電氣系統(tǒng)模型
    2.1 引言
    2.2 電弧的模型研究
        2.2.1 電弧的數(shù)理模型
        2.2.2 交流電弧的物理特性
        2.2.3 電弧的伏安特性
        2.2.4 電弧的阻抗特性
        2.2.5 電弧模型的建立
    2.3 供電系統(tǒng)模型
第3章 電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)控制策略的研究
    3.1 引言
    3.2 電極控制策略
        3.2.1 恒電流控制策略
        3.2.2 恒功率控制策略
        3.2.3 恒阻抗控制策略
    3.3 電極控制策略分析比較
    3.4 電弧爐恒阻抗控制器
第4章 電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)解耦技術(shù)
    4.1 傳統(tǒng)解耦方法
        4.1.1 對角矩陣解耦
        4.1.2 狀態(tài)變量法
        4.1.3 相對增益法
    4.2 智能解耦方法
        4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦方法
        4.2.2 模糊解耦方法
    4.3 電弧爐電極調(diào)節(jié)的模糊解耦控制器
        4.3.1 電極解耦模型
        4.3.2 模糊補償解耦
        4.3.3 控制器解耦和抗干擾性能
第5章 電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)RBF-PID控制
    5.1 PID控制器
        5.1.1 PID控制算法
        5.1.2 PID控制在電極控制中的問題
    5.2 徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    5.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
        5.3.1 隨機選取固定中心
        5.3.2 自組織選取中心
        5.3.3 有監(jiān)督選取中心
        5.3.4 正交最小二乘法
    5.4 基于RBFNN辨識的PID控制器參數(shù)整定
        5.4.1 Jacabian信息的辨識算法
        5.4.2 RBFNN-PID參數(shù)整定原理
        5.4.3 電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)RBFNN-PID控制器
    5.5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
        5.5.1 遺傳算法優(yōu)化
        5.5.2 粒子群算法優(yōu)化
        5.5.3 算法優(yōu)化后辨識誤差分析
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝



本文編號：3817139