焦炉加热过程无辨识自适应控制方法

针对焦炉火道温度直接影响焦炭质量和炉体寿命,而焦炉加热过程的大时滞、难以建立数学模型等特性造成焦炉加热过程火道温度控制十分困难的问题,提出一种具有专家修正的无辨识自适应控制方法。该方法不需要过程的数学模型,而是根据当前和过去的过程信息,基于专家规则估计过程未来的输出及变化趋势,对无辨识自适应控制的输出进行修正,获得过程控制所需的煤气流量设定值。仿真结果表明,该控制方法简单易行,有较好的鲁棒性,能比较好地控制焦炉加热过程火道温度。     

焦炉加热微机监控

吸取国内外焦炉加热自动控制系统的优点,在投资不多的情况下,对焦炉加热实现了微机监控。     

关于焦炉火道温度模型辨识的仿真研究

建立对象的模型是控制系统设计的基础,非线性系统的建模是复杂系统建模的难点之一,焦炉火道温度复杂多变,其精准模型的建立事关重要。首先对焦炉加热生产过程采用基于减法聚类和C－均值聚类相结合的模糊T－S辨识算法来简化前提结构辨识,从而实现焦炉对象的模糊辨识。然后通过模糊神经网络结构来优化模型参数从而得到焦炉对象的局部模型,最后通过计算各局部模型的隶属度来得到焦炉对象的全局模型。仿真结果表明T－S模糊模型能自适应生成模糊规则,解决传统模糊系统不能自动将人类专家的知识经验转化为推理规则库的问题,为非线性系统建模奠定了基础。     

焦炉加热智能控制系统的研究与应用

焦炉是具有大时滞、强非线性、多变量耦合、变参数的复杂对象，直行温度受多种因 素的影响，采用常规的控制方法难以将直行温度控制到要求的精度范围内．焦炉生产过程既 受连续时间信号驱动，又受离散事件信号驱动，本文将焦炉及其操作过程作为一类混杂系统 ，研究并开发了焦炉加热智能控制系统．系统采用神经网络建模、多变量模糊控制、专家控 制和预测控制等多种算法，构造了切换系统模型，在北京炼焦化学厂投入生产运行后，取得 良好控制效果．该系统对提高焦炭质量，降低能耗和延长炉体使用寿命都有重要的意义．     

焦炉烘炉工艺过程智能控制系统的设计与应用

焦炉生产结构比较复杂、使用年限长、投资规模大,因此为了能顺利投产开工,必须对焦炉进行高质量的烘炉加热。文章将目标规划、最优烘炉工艺模型构建、温度控制系统自适应建模、变参数控制、神经网络及过程优化控制技术集成应用于焦炉烘炉过程控制系统,有效地解决了基于长炉龄低功耗烘炉工艺模型优化、烘炉系统动态模型在线辨识、神经网络温度在线预测控制等关键技术问题。     

焦炉控管一体化系统研究

为了提高焦炉的控制与管理水平，对焦炉控管一体化系统进行了研究。现代较先进的焦炉控制系统均采用反馈和前馈相结合、控制和管理相融合的控制方案。系统地介绍了焦炉控管一体化系统模型、焦炉生产计划与管理、焦炉加热控制系统、温度评估模型及其方法、焦炉燃烧智能控制与焦炉集气管压力控制，并指出控管一体化是焦炉控制系统的发展方向。     

基于混杂递阶结构的焦炉加热过程火道温度智能控制

运用混杂系统的思想，针对焦炉加热过程进行混杂特性分析、提出了包括决策处理级、温度智能控制级和过程控制级的焦炉加热过程火道温度的混杂递阶控制结构．在综合分析焦炉加热过程工艺的基础上，采用专家推理和统计的方法，根据荒煤气温度对生产中的各种工况进行状态划分，从而确定温度控制器的选择．采用带加权系数的方法建立模糊控制规则，设计了针对复杂工况的焦炉加热过程温度智能控制器．实际运行结果证明了本文所采用的控制结构和方法的有效性．     

焦炉加热的神经网自适应控制

提出了一种控制焦炉加热的神经网自适应控制算法，它仅需要被控对象一系列输入，输出数据便能实现有效控制，中给出了控制仿真结果和鲁棒性仿真试验结果。     

模糊复合控制方法在焦炉控制系统中的应用研究

针对焦炉温度的大惯性、纯滞后、非线性和时变性等特点。提出了一种新的模糊复合控制方法．它将常规的前馈控制、反馈控制与具有人工智能的模糊控制相结合。吸取了前馈控制改善系统动态响应特性、反馈控制消除稳态误差以及模糊控制能够较好地解决系统难以建立精确数学模型的优点。解决了焦炉温度控制问题．通过模糊复合控制的理论分析和仿真试验。证明了该控制方法的可行性和有效性．     

酒钢3~#焦炉计算机加热控制系统

介绍了酒泉钢铁公司新建3#焦炉计算机加热控制系统的方案，硬件和软件配置；系统实际运行情况。     

基于PID控制的遗传神经网络在焦炉温度控制中的应用研究

以某焦化厂焦炉温度控制系统的开发为背景，提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化焦炉对象的温度控制．用遗传算法优化PID控制器的初始参数，然后再结合CMAC网络进行控制．针对焦炉生产过程的简化模型，在Matlab中对这种控制方法进行了仿真．仿真研究表明该方法应用于焦炉控制是可行的．     

焦炉燃烧过程温度优化控制系统的研究与应用

焦炉是具有大时滞、强非线性、多变量的复杂系统.直行温度受多种因素的影响,采用常规的控制方法难以将温度控制在要求的精度范围内.以某钢铁公司新2号焦炉为控制对象,在充分总结焦炉操作人员控制经验的基础上,考虑焦炉燃烧过程的特点,提出了融合多元线性回归和神经网络来建模,多变量模糊控制和专家控制相结合的温度反馈控制算法,开发了焦炉燃烧过程温度优化控制系统.系统投入实际生产运行后,控制效果良好,实现了焦炉燃烧过程温度的优化控制.     

焦炉集气管压力控制的一种新方法

针对焦炉集气管压力系统的特点,提出一种基于神经元的自适应PID控制算法;将神经元与PID结合,在线调整PID参数;对单神经元自适应PID控制器进行了研究,并利用Matlab/Simulink进行了仿真,结果表明单神经元自适应PID控制算法明显优于常规PID控制算法;用本文提出的单神经元自适应PID控制器控制焦炉集气管压力,使集气管压力系统的抗干扰能力得到提高,取得了良好的控制效果。     

焦炉烘炉温度控制系统设计与实现

焦炉烘炉是焦炉生产的一道重要工序,烘炉质量对焦炉的寿命有着重要的影响,焦炉烘炉工艺复杂,温度监测点众多,监控困难。针对焦炉烘炉过程中温度的变化规律,利用模糊控制开发设计了焦炉烘炉温度监控系统,详细介绍了其硬件设计和软件功能。本系统实现了炉温的自动监控与数据管理,提高了生产效率,有效地保证了烘炉工作的高效运行,具有很高的应用前景。     

基于小波分析与神经网络结合的交通流短时预测

研究了热轧带钢自动厚度控制（AGC）的鲁棒控制问题．为了消除轧制过程中其它变量对厚度控制精度的影响，提出了一种基于H∞／H2的多变量约束控制策略．首先，采用高阶未建模扰动对控制输入传函的H∞范数作为鲁棒性能指标，张力与活套等约束量对输出评价信号传函的H2范数作为LQG性能指标，建立了受约束的厚度控制模型．其次，设计了H∞／H2状态反馈鲁棒控制器，把受约束的AGC控制转化为系统在模型摄动与外界扰动下满足一定性能指标的鲁棒控制问题．最后，仿真结果表明，所设计的H∞／H2控制器具有良好的鲁棒控制特性．     

焦炉集气管压力系统的优化与改造

针对焦炉集气管压力失控、频繁波动的现象,利用模糊智能控制理论为基础,应用计算机技术,实现对焦炉集气管压力的自动调节,整个系统模块化控制、移植性强、操作简单、性能稳定,易于推广.