神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID復(fù)合算法的研究在焦?fàn)t溫度控制中的應(yīng)用.pdf

1、焦?fàn)t是鋼鐵企業(yè)中的耗能大戶，在煉焦廠的總能耗中，焦?fàn)t加熱用的煤氣量約占70％。實(shí)現(xiàn)焦?fàn)t加熱過程的溫度控制，不僅可以減少污染，改善勞動(dòng)條件，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率；而且可以使焦?fàn)t在接近極限的溫度下操作，以縮短結(jié)焦時(shí)間，提高生產(chǎn)能力；對(duì)于降低焦?fàn)t能耗、提高焦炭的產(chǎn)量和質(zhì)量、延長爐體壽命等方面都具有非常重要的意義。 本文以本鋼焦化廠的1＃和2＃焦?fàn)t溫度控制系統(tǒng)為研究背景，嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法這兩種智能化的方法與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合，用于焦

2、爐這一復(fù)雜的被控對(duì)象，以控制焦?fàn)t的溫度。在本文中，首先總結(jié)了焦?fàn)t加熱自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展情況以及焦?fàn)t加熱系統(tǒng)的基本控制策略；然后根據(jù)焦?fàn)t的基本結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)的工藝流程，分析概括了焦?fàn)t煉焦的控制難點(diǎn)，提出了串級(jí)控制和前饋、反饋相結(jié)合的控制方法；為了理論研究的方便，忽略了以高爐煤氣壓力為被控對(duì)象副回路，重點(diǎn)考慮了以焦?fàn)t為被控對(duì)象的主回路，將CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合，用于焦?fàn)t的溫度控制；然后，針對(duì)焦?fàn)t的具體特點(diǎn)，對(duì)CMAC-PID復(fù)

3、合控制的不足之處進(jìn)行了改進(jìn)，提出了分別基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的改進(jìn)型CMAC-PID復(fù)合控制算法。 在基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CMAC-PID復(fù)合控制中，用RBF網(wǎng)絡(luò)來建立被控對(duì)象的辨識(shí)模型，動(dòng)態(tài)地觀測(cè)被控對(duì)象的輸出對(duì)控制輸入的靈敏度，在控制的初始階段對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，可以避免由于PID控制器的參數(shù)初始值選取不當(dāng)而產(chǎn)生的較大超調(diào)，以保證焦炭的質(zhì)量和焦?fàn)t的使用壽命。而基于遺傳算法的CMAC-PID復(fù)合控制不需要確

4、定PID控制器的初始參數(shù)值，只要操作人員給出一個(gè)PID初始參數(shù)的取值范圍，遺傳算法就能夠在這個(gè)取值范圍內(nèi)獲取一個(gè)優(yōu)化的初始值，這樣避免了由于控制器初始值選取的不當(dāng)造成的控制效果不佳的情況，而且控制方法更加智能化。最后針對(duì)焦?fàn)t的簡化模型，模擬焦?fàn)t的運(yùn)行過程，對(duì)文中所提出的控制算法進(jìn)行了仿真研究，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析和比較。 仿真結(jié)果表明，基于遺傳算法和各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID復(fù)合控制方法，具有良好的自適應(yīng)能力和實(shí)時(shí)性，而且抗干擾能力