基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的連續(xù)退火爐溫度控制系統(tǒng)研究.pdf

1、連續(xù)退火爐作為軋鋼企業(yè)連續(xù)退火生產(chǎn)線上的主要設備之一，直接影響冷軋帶鋼的質(zhì)量、產(chǎn)量和成本。研究連續(xù)退火爐溫度控制系統(tǒng)在提高生產(chǎn)率、改善產(chǎn)品質(zhì)量和節(jié)約能源方面有著舉足輕重的意義。鑒于連續(xù)退火爐溫度控制是一個復雜而且難以控制的工業(yè)過程，采用常規(guī)的PID控制策略已經(jīng)很難取得很好的控制效果，研究一種性能良好的控制策略無疑有著實際的意義。 本文從實際出發(fā)，以本鋼連續(xù)退火生產(chǎn)線的退火爐為研究背景，重點消化研究了現(xiàn)場連續(xù)退火爐溫度控制系統(tǒng)，對

2、系統(tǒng)中包含的爐溫控制回路、煤氣流量控制回路和空氣流量控制回路的設計進行了詳細分析，并對系統(tǒng)中采用的雙交叉限幅控制策略進行了深入的研究。最后通過現(xiàn)場爐溫系統(tǒng)的運行效果進行分析評價，基于PID控制的爐溫系統(tǒng)在穩(wěn)定生產(chǎn)過程中運行效果良好，但是在升溫過程中，系統(tǒng)滯后性嚴重，爐溫波動較大。 鑒于退火爐內(nèi)工況復雜，難以用精確的數(shù)學模型來描述它，論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡辨識退火爐爐溫系統(tǒng)的動態(tài)模型。通過分析影響退火爐爐溫的各種參量，得到系統(tǒng)的主要

3、輸入?yún)⒘繛槊簹饬髁亢涂諝饬髁?；然后在大量現(xiàn)場數(shù)據(jù)的基礎上，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行爐溫模型的辨識，并進行了仿真研究，結果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的退火爐爐溫模型辨識效果良好。 以基于神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的退火爐爐溫模型為被控對象，論文設計基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的連續(xù)退火爐溫度控制系統(tǒng)。針對爐溫對象的特性，系統(tǒng)設計一種新型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，它具有清晰的網(wǎng)絡結構，并能完成在線學習修正網(wǎng)絡的權值。通過現(xiàn)場采集的樣本數(shù)據(jù)對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)進行離線訓練