電弧爐煉鋼過(guò)程中,電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)舉足輕重,電極的上下位置需實(shí)時(shí)而又準(zhǔn)確的進(jìn)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(dòng),但由于電極控制系統(tǒng)控制對(duì)象的復(fù)雜非線性、多變量、強(qiáng)耦合以及爐況和參數(shù)的時(shí)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(dá)到。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的PID參數(shù)整定難以保證實(shí)時(shí)在線,當(dāng)電弧爐爐況改變較大時(shí),已有的PID參數(shù)難以滿足現(xiàn)爐況要求,還需要重新進(jìn)行PID參數(shù)的整定,整定時(shí)間長(zhǎng)且耗費(fèi)大量時(shí)間。因此需要一個(gè)集成的、智能的控制方法來(lái)解決這個(gè)復(fù)雜多變的控制系統(tǒng)的控制問(wèn)題。本文在查閱大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,介紹了電弧爐煉鋼的設(shè)備、工藝,對(duì)國(guó)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(diǎn)和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)。首先,針對(duì)電弧爐煉鋼工藝特點(diǎn),本文對(duì)控制策略進(jìn)行分析比較,采用恒阻抗控制策略對(duì)電弧爐電極進(jìn)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(jìn)行補(bǔ)償解耦,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí),建立適當(dāng)?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(duì)于電...

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 概述
    1.2 國(guó)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(jī)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(duì)角矩陣解耦
        4.1.2 狀態(tài)變量法
        4.1.3 相對(duì)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(bǔ)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(wèn)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(jī)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(shí)的PID控制器參數(shù)整定
        5.4.1 Jacabian信息的辨識(shí)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(shí)誤差分析
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
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(hào)：3817139