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轧钢加热炉计算机控制系统 轧钢加热炉
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发布日期：2011-07-13 |
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经网络控制
神经网络控制是在控制过程中利用计算机模拟人脑的形象思维的能力,采用不同的连接方法将各个神经元连接在一起来模拟人类的形象思维的方法。它具有自适应、自组织、自学习功能，鲁棒性强,能限度地识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息,进行启发和逻辑推理,从而实现对缺乏模型的对象进行有效的控制[1]。加热炉是具有大惯性、纯滞后、多变量、时变参数的复杂过程对象,工作机理复杂,有些机理还不十分清楚, 很难用数学模型表达[2-3]。对于这样一个灰箱或近于黑箱的系统,采用常规理论和方法进行控制,无法收到预期的控制效果。对于这种用一般调节规律不能满足要求的系统,且在燃料热值和残氧难以检测的情况下,我们根据易于检测的各种流量、压力和温度三组物理量,采用神经网络技术,按照人工智能的方法自动搜索并跟踪燃/空比,实现燃烧和综合自动控制。
2.控制方案的选择
智能控制策略：智能控制是针对燃料热值的非周期频繁变化而设计的。不同的燃料热值对应着不同的空燃比范围,当燃料热值发生较大变化时,原某一范围内的燃料与空气流量就不适应,势必引起炉温的波动,如升温速度减慢,保温曲线呈波浪型等,因此,通过检测炉温的变化,改变燃料、空气流量的变化范围,可以适应燃料热值的大范围变化。
智能控制集：由数据库、推理机构、规则集和信息处理几个部分所组成。①数据库:数据库是智能控制集的基础,存放经验数据(如燃料及空气流量的变化范围、可调范围、限幅值以及实验所得的经验数据等)、性能指标及由实验得出的经验公式等。②控制规则集:控制规则集是对被控对象的各种控制方法和经验的归纳和总结。③推理机构:由于控制规则集的规则较少,搜索空间小,故可以逐次判别各规则的条件,若满足则执行,否则继续搜索。由于输入空间任一状态都有所对应的控制规则,故一定能搜索到目标。④信息处理:信息的获取与加工是实现控制的先决条件,信息处理包括:升温速度的统计计算,预测值的计算和偏差计算等,信息处理所提供的有用信息为知识集、数据库和推理机构的决策提供依据。
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