基于模糊神经网络的电弧炉调节器的研究

摘要

电弧炉炼钢是一个复杂的物理化学反应过程，具有高度的非线性、时变性和强耦合性。由于电极与炉料间的接触性短路、炉料的坍塌、炉料成分的气化以及金属熔液沸腾等原因，经常会造成电弧电流的剧烈波动。此时就需要通过快速调节电极的位置，使电弧电流稳定在一定范围内。因此电极调节系统是电弧炉炼钢过程不可缺少的基本装置，电弧炉控制通常就是指对电弧炉电极的控制。本文将在模糊控制和神经网络的基础上，探索研究一种基于三相意识的电弧炉预测控制新方法，用模糊神经网络控制调节电极，从而进一步提高电弧炉的综合运行效益。在深入研究了电弧炉控制系统的组成结构、控制策略、控制方法，以及系统的软硬件配置的前提下，设计一种综合的、集成的智能控制系统解决电弧炉炼钢复杂的控制问题，以弥补单一控制方法的不足。
　　 系统在模糊神经网络控制模块的基础上设计有恒阻抗专家系统，以确保炼钢过程的安全可靠，从而弥补单一智能控制策略的不足。该系统能较好地适应负荷变化和外部干扰，其控制性能优于常规电弧炉控制系统，从而可以节能降耗，提高生产效率。
　　 课题采用的是研华的工控机，选用USB4711A作为系统的数据采集和输出模块，搭建了以计算机、数据采集卡和硬件电路为基础的控制系统软硬件混合实验平台。设计了电弧炉控制系统的控制方案，在使用MATLAB对模糊神经网络进行仿真基础上，用C++实现整个电极控制过程。