基于分散推理结构的加热炉钢坯温度分布模糊控制

针对钢坯加热炉系统所具有的典型分布参数特点,提出了一种基于分散推理结构的钢坯温度分布模糊控制方案．首先,将炉内钢坯温度偏差分布作为模糊推理系统的输入信息;然后,对于每一个炉温调整点,通过一组二维模糊控制器,产生一组与钢坯温度偏差分布对应的炉温补偿控制分量;最后,综合各控制分量获得各调整点处的炉温补偿量．仿真算例表明,该方案能够有效地保证钢坯按理想加热曲线完成加热过程．

     

步进式加热炉燃烧控制的新方法

针对常规交叉限幅控制方法负荷跟踪速度低的缺点,采用了具有快速补偿响应功能和抗积分饱和功能的改进交叉限幅燃烧控制方法;针对炉温过程具有时变非线性的特性,应用了自整定PID控制算法;针对加热炉下加热段与上加热段炉温对象耦合干扰严重的现象,应用了智能解耦控制方法。实际应用结果表明,该方法可提高加热炉各段炉温的控制精度,获得满足开轧所要求的钢坯温度,并能保证经济燃烧和安全运行。     

中频感应加热炉温度优化控制实现

在炼钢轧钢过程中应用中频感应加热时由于钢坯入炉温度分布不均,变化较大,而人工操控加热炉难以达到钢坯出炉温度的准确性和稳定性,导致轧钢性能变差。为此,本文通过采用分层优化的方法,利用PPI协议从西门子PLC获取实时数据,并通过数据建模方法建立钢坯加热过程模型,采用专家经验设计优化方案,并将加热电压优化曲线下传给PLC。在PLC端采用分段PID算法实现电压曲线的跟踪控制。实验结果表明本文的分层优化控制方法取得了很好的效果。     

基于前馈补偿的加热炉炉温设定值优化

针对加热炉优化控制中大回路反馈补偿存在延迟,不能及时反应工况变化的特点,提出一种基于前馈补偿的加热炉炉温设定值的动态优化控制策略。将加热炉的各个炉段看作串联的子系统,考虑各子系统之间的相互影响,将前一环节的出口处钢坯平均温度与理想值的偏差作为前馈信号对其后各段炉温的设定值进行动态补偿,若偏差较大则对各段出口处钢温期望值进行协调。仿真结果表明,该控制策略效果良好,既节约了能源又提高了产品质量。     

二维传热分布参数系统的最优边界控制

本文讨论了二维分布参数系统的最优边界控制问题。基于连续加热炉内板型钢坯非稳态二维热传导的数学模型,以及实际问题的要求,运用Galerkin法和最优化方法,确定了满足钢坯加热要求和降低能耗为目标的稳态最优炉温分布。     

蓄热式加热炉钢温预报与炉温优化设定研究

在分析新型蓄热式钢坯加热炉的炉型结构与炉温制度特点的基础上,基于钢坯在炉内 受热辐射和钢坯内热传导的机理,设计了二维非稳态导热钢温预报模型,并给出了适用该模型 的炉温优化策略.该模型能够对出炉钢坯进行网格化钢温预报,具有精度高,通用性强,能够实 现炉内钢坯温度分布的在线预报的特点.仿真研究表明,所提出的炉温优化策略能较大地提高 钢坯的加热质量.     

基于重置状态观测器的加热炉随机扰动自抗扰控制方法

针对钢坯加热过程中炉温控制存在严重的外部随机扰动问题,提出一种基于重置状态观测器的加热炉随机扰动自抗扰控制方法,其核心思想是将随机扰动对炉温控制系统状态的影响归结为对输出的影响,并进行主动补偿.首先,设计一个自适应重置状态观测器来快速跟踪系统的状态;其次,设计一个随机扰动估计器来估量这些扰动,并补偿于系统的输入通道;最后,设计基于重置状态观测器的加热炉随机扰动自抗扰控制系统,并进行数值仿真验证所提出方法的有效性和优越性.     

基于HPSO的钢坯加热过程炉温优化设定

针对一种蓄热推钢式加热炉三个加热区的炉温稳态优化问题,本文提出了一种混合粒子群优化(HPSO)方法.首先,基于钢坯导热偏微分方程和边界条件,建立钢坯温度预报模型.然后,采用HPSO算法确定最佳稳态炉温,即炉温控制的参考输入.该方法利用混沌机制产生初始种群,通过免疫和克隆来提高粒子群优化(PSO)算法的全局搜索能力和搜索精度.     

环形加热炉最佳炉温制度

本文通过对一种特殊分布参数系统的研究，建立了环形加热炉钢坯热过程预报数学模型，提出了制定最佳炉温制度方法。为进一步实现最佳炉温控制奠定了基础。     

面向节能优化的加热钢坯特征参数模型研

本文基于钢坯加热的热流密度的慨率密度分布关联加热能耗的原理,提出一种建立加热钢坯表面的热流密度的概率密度分布曲面模型的方法,以期将来能通过调节表征加热能耗的热流密度概率密度分布曲面形状特点,使钢坯加热工艺过程能耗调节具有较好的操控性,达到钢坯加热节能控制之目的.     

基于分离方法的加热炉模糊专家控制策略

对某轧钢加热炉燃烧过程控制中存在的问题,提出了一种基于分离方法的模糊专家控制策略;根据炉温偏差和偏差变化率获得燃气流量的设定值,在温度偏差较小时使用模糊控制,保证较好的控制精度,在温度偏差较大时采用专家控制,保证快速的升温和降温效果,同时按照生产率模型调节空气流量,克服了传统控制策略中无法解决的燃气热值波动时空气燃料比难以自动修正的缺陷;实际应用表明,文章提出的控制策略获得了较好的控制效果。     

基于BFCM-iWM模糊规则自提取的水泥分解炉温度控制

针对水泥分解炉温度难以控制、模型建立困难且通用性差的问题,提出一种基于信任度模糊C聚类和改进查表法(BFCM-iWM)模糊规则自提取的温度控制方法.首先,采用信任度模糊C聚类方法(BFCM)从分解炉运行样本数据中提取样本的信任度;然后,利用改进查表法(iWM)提取模糊控制规则,减小噪声和坏点数据对规则提取的影响,以温度偏差和偏差变化率为输入量、喂煤增量为输出量构造控制器实现对温度的控制.实验结果表明,提取到的控制规则鲁棒性好、准确性高、分解炉温度控制效果良好.     

连续式加热炉拉钢速率与钢坯表面温度参与炉温控制

本文讨论了连续式轧钢加热炉生产过程中,拉钢速率对炉温的影响;提出了在出炉钢温满足工艺要求的条件下,结合轧制节奏与出炉钢坯表面温度来对炉温进行控制、修正的方法。实践表明此控制方法的实施,对于加热炉节能降耗、提高成材率效果显著。     

热处理炉数学模型在莱钢热处理炉的应用

以莱钢辊底式热处理炉为研究对象,全面分析其传热特点,实现了炉内钢坯位置实时跟踪、钢坯温度动态计算、最佳炉温的优化设定等功能。     

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法。可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。     

基于模糊集鲁棒概率不等式的风电斜坡估计方法

从不确定性量化的角度将风电出力的斜坡事件发生概率转化为一个数据驱动的鲁棒概率不等式,该不等式提供一个随机变量的概率,且其概率分布属于给定的多面体.为了解决风电输出的分布不确定性问题,考虑由可用数据构造的模糊集合中的候选分布集合,其最低要求是要包括预测值和平均绝对偏差.基于矩的模糊集由所有概率分布组成,共享相同的平均和平...     

基于遗传算法和罚函数法的炉温优化设定

针对钢坯温度预报模型中时变非线性参数进行了等效研究,提高了模型预报钢坯温升的精度。在分析钢坯加热过程、工艺要求、能耗与环保的基础上提出基于遗传算法和罚函数相结合的炉温优化算法。并对该算法进行了计算机仿真,仿真结果表明该优化算法能够迅速寻找到全局最优。