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                钢包炉配料PSO-BP-PID控制研究

                2014年12月30日13:59:37 本网站 我要评论(2)字号:T | T | T
                关键字:应用 

                摘   要:针对钢包精炼∴炉配料加料过程的惯性、时滞、非线性等控制█特性,设计了一种基于微粒群优化算法(PSO)、误差反向传播(BP)神经网络以及比例-积分-微分(PID) 的复合控▼制算法PSO-BP-PID,并将该复合算法应用于150t钢包精炼炉配料称重控制系统中,实现配料称重过程的智能控制。PSO-BP-PID算法利用微粒群优化算法的全局寻优特性,优化BP神经网络的初始权值以提高神经网络的收敛性;采用经微粒群算法优化后的BP神经网络在线实时调整PID参数。通过基于PSO和BP网络的PID控制器实时控制钢包精炼沪的配料过程。仿真实验和运行实验结果表明,PSO-BP-PID算法的控制效果优于单一PID算法的控制效果。采用PSO-BP-PID算法的钢包炉配料系统后,明显提高了配料精度,有效地解决了配料称重神秘白玉瓶(求收藏推薦)过程中速度与精度的矛盾。


                关 键 词:钢包精炼炉;配料称重;微粒群优化算法;神经网络;PID控制

                1 引 言
                钢包精炼炉[1,2]是钢铁生产中的主要设备之一。湖南湘潭钢铁集团有限彩71炼钢厂1990年采用了90t钢包精炼炉,2009年新建了150t钢包精炼炉。钢包精炼炉的生产过程控制[3]采用分散控制方式,包括钢包车行走、电极升降、供电[4]、冷却水、加料(配料) 控制等。加料过程就是向钢水中投入可控量的铁合金及看著眼前這一片片如山如海造渣料,以精确地⌒ 控制钢水的成分,对钢种的质量起着至关重要的作用。PID控制是一种应用广泛的经典控制算法。但常规PID控制器对于大时滞、复杂的、动态的和不确定的非线性系统,其控制效果不理想。实际应用通常是将微粒群算法、神经网络等智能算法与常规PID算法有机结合起来,构成复合算法[5],提高系统的控制性能。利用经PSO算法优化后的BP神经网络在线调整PID参数,构成PSO-BP-PID控制算法,实时控制添加物料的品种和数量,有效减少加料误差,精确控制钢水成分,提高钢水品质。

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