基于仿真的连铸坯电磁感应加热过程温度控制研究

热连轧生产线连铸坯电磁感应加热过程中,采用常规电压控制曲线难以实现目标温度控制。首先对连铸坯电磁感应加热机理分析,确定连铸坯温升因素,建立基于BP神经网络温度预测模型,并利用此预测模型仿真探究各种情况的加热效果。最终在实际生产中验证、调整电压控制曲线,达到温度控制精度要求。     

基于改进共轭梯度优化BP神经网络的风电机组变桨距控制

根据共轭梯度算法和传统BP神经网络的变桨距控制器的原理,针对兆瓦级风电机组变桨距控制设计了一种改进共轭梯度优化BP神经网络的变桨距PID参数自整定控制器,此控制器采用改进共轭梯度法修正BP神经网络的权值和阈值,实现BP神经网络变桨距PID控制器的在线整定。在Matlab/Simulink中仿真,仿真结果表明,采用此变桨距控制器可以在额定风速之上快速响应,在相同风速状况下使发电机桨距角调节命令更加准确,风轮转速更加平稳,输出功率维持在额定功率附近,取得了很好的变桨距控制效果。     

基于模糊神经网络的感应加热电源温度控制

通过对原有感应加热电源温度控制方法的分析,提出了一种适合于非线性系统基于模糊神经网络的温度控制方法,并介绍了该系统的组成及实现方法。     

微波加热的特点及其在工业加热中的应用

微波是频率为300MHz-300GHz、波长为1mm-1m的一种电磁波。与其他加热方式不同,微波加热是通过被加热介质内的分子运动、离子传导的方式产生热量对物体实施加热的。进人21世纪以来,鉴于其节能与环保的优越性能,日趋受到各国的重视。介绍了微波加热的特点、设备现状及其在食品加工、医疗、橡胶加硫、木材干燥、金属粉末加热等工业加热领域中的应用。指出,近年来随着电子回路技术以及传感器技术的迅速发展、功率控制技术的显著提高,     

工业微波加热器智能控制系统的设计

为了实现工业微波加热器的智能控制,采用ADuC812单片机为核心处理器,结合FUZZY-PID算法设计了一套能够智能检测温度和调节微波输出功率的控制系统,其主要原理是通过单片机实现串级FUZZY-PID算法构成智能控制系统的核心部分,辅以外围电路通过对温度的实时监测来实现智能控制磁控管的微波输出功率,从而调节了被加热物...     

基于单片机控制的微波加热系统

介绍了以AT89C52单片机为控制核心的微波加热系统,通过PID算法对测量数据和设定数据进行处理,通过控制单相交流调压模块控制磁控管的功率,从而控制炉子的温度。用K型热电偶来检测炉子的温度。该微波加热系统加热物体效率高,而且物体受热均匀。     

一种新的节能技术——低温辐射加热

<正> 50—650℃加热,干燥与脱水工艺所需的设备,国外大多数采用强制对流传热的电热热风循环加热炉(热风炉);国内自制设备大多数用远红外加热炉。热风炉已有近百年历史,技术精湛、性能可靠、炉内温度均匀性可达到较高的水平(±1—5℃),几乎适用于所有工件的加热与干燥。但能耗高、设备热效率低(按国标GB2588—8K20％)。远红外炉已有二十年历史。实践证明,设备性能不理想,节电节能效果不明显,     

基于PID自整定的电加热炉加热温度控制方法研究

电加热炉加热温度控制过程,一直存在温度控制精度较低的问题,为解决以上问题,提出基于PID自整定的电加热炉加热温度控制方法,对电加热炉加热过程进行热力学分析,建立电加热炉的稳态热力学方程,确定电加热炉热对流牛顿冷却方程,获取热流密度、热梯度和温度场分布等物理参量;根据热力学分析结果构建电加热炉温度状态变化模型;通过遗传算法实现电加热炉加热温度控制过程参数的整定;利用PID自整定方法实现电加热炉加热温度控制。实验结果表明,与传统的电加热炉温度控制方法相比,所提方法的温度控制精度高、控制稳定性高,能够更好地适应不同的电热加热炉工况。该方法应用范围广泛,不仅适用于工业生产中的电加热炉温度控制,也可用于其他类似设备的温度控制。同时,该方法具有较强的实用性和可推广性,能够为工业生产中的温度控制提供一种新的、有效的解决方案。     

电热水器梯度加热改进方案的仿真模拟与试验研究

针对电热水器梯度加热过程中,出水温度不稳定影响洗浴舒适性的问题,通过建立数学物理模型及仿真模拟,分析获得了梯度加热时出水温度波动的原因。以此为基础,提出梯度加热改进方案,并利用仿真模拟对改进方案进行分析。仿真研究结果表明,改进方案可解决原型机在梯度加热开启时的温度跃升现象。同时,基于优选方案,搭建试验系统,对改进后的热水器进行了试验测试。试验研究结果表明,梯度加热功能开启时,出水温度较为平缓,无突变现象,实现了电热水器流动换热过程的优化。     

一种重油加热的新途径

随着石油工业的技术进步，炼油厂原油加工深度提高，大量采用生产高辛烷值汽油、柴油和液化气重油轻质化工艺，同时考虑到重质与轻质油销售的经济性，减少了向重质油中兑人轻质油，使得供工业炉燃烧用的燃料油基本上就是渣油。早些年使用100＃重油，烧嘴前油加热温度达到60～80℃即可，到80年代中期使用200＃重油，加热温度升到100～120C，近年来这个温度也不能满足生产要求，粘度增加、雾化困难、燃烧不完全、能耗上升、环境污染严重。据资料介绍和一些厂家反映，油温在多数情况下需要达到120～150’C，有的甚至要到160C才能满足烧嘴前重…     

神经网络模糊PID控制在加热炉煤气流量控制中的应用

钢厂中加热炉是一个复杂的受控对象,存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素。从对其燃烧状况的分析来看,加热炉温度的调节主要是靠对煤气流量的控制来完成的,因而确立一种合理的煤气流量控制方案是实现加热炉燃烧智能化控制的关键。提出将模糊控制、PID控制和神经网络三种技术相结合,应用于煤气流量进行控制。仿真研究表明这种BP神经网络模糊PID控制在克服对象的大惯性、抗干扰性、非线性和纯滞后上,大大改善控制品质。     

利用PTC材料加热的PID控温研究

PTC电阻是一种具有正温度系数的热敏电阻,利用PTC电阻取代普通电阻作为PID温控的加热元件有可能成为工业加热领域精密温控的一种新手段。利用PTC加热元件,结合PID控温算法,建立了PID精密温控实验系统,研究了PID控温下的PTC加热元件的高精度控温特性,并与固定电阻PID控温进行了对比。研究结果表明:应用PTC材料PID控温可以有效减小超调,但在居里温度之后温度调节过程变得缓慢;PID三参数在一定的范围内,应用PTC材料PID控温明显优于固定电阻,其控温超调减小并且控温精度提高。研究结果对于利用PTC材料PID温控来实现工业加热中的精密温控具有一定的指导价值。     

利用BP神经网络解决钢板出炉目标温度的实践

热轧加热炉作为轧制的前序工艺,钢坯出炉温度会对轧制环节产生直接的影响。目前许多加热炉燃烧控制模型所控制的钢坯出炉目标温度与粗轧终轧温度之间存在偏差,利用BP神经的方法在这两者之间建立了联系,并利用现场数据进行了验证。     

基于RBF神经网络自适应PID的预焙阳极焙烧炉温度控制

针对工况变化频繁的焙烧炉焙烧过程,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络自适应PID的控制策略,该方法是通过神经网络的自学习能力在线调整PID控制器的参数,因而,其兼顾神经网络和传统PID控制的特点,能根据被控对象当前特征迅速地做出相应决策、克服实际控制过程稳态性和准确性之间的矛盾。将其应用于预焙阳极焙烧炉温度过程控制中,实验结果表明:它具有很强的自适应能力和鲁棒性,达到了满意的控制效果。     

环形加热炉管坯温度优化控制的研究

结合宝山钢铁（集团）公司钢管分公司环形加热炉的实际情况,通过建立环形加热炉数学模型,实现了以管坯温度为直接控制目标的在线优化控制,控制系统包括管坯物料跟踪,温度跟踪,炉温优化动态设定,低氧化烧损空燃比智能设定,待轧控制,出炉温度反馈等功能,取得了良好的控制和节能效果。     

神经网络在加热炉温度控制系统检测环节改进方法的应用

在控制系统中,除了控制器和控制算法很重要之外,传感器检测在控制系统中的地位也很重要。针对钢厂加热炉温度控制系统中的检测环节,以MATLAB为工具,提出应用前向多层神经网络建立热电偶的逆模型进行非线性映射,使得热电偶测量温度更加方便。这种方法准确、实用、控制精度高,大大方便了热电偶温度传感器在测控系统中的应用。     

浅谈电炉常用的三种加热控制方式

介绍了目前电加热窑炉常用的三种加热控制方式,即交流接触器加热、调功器加热和磁性调压器加热.分析了这三种方式的电气控制原理图,并说明了各自的优缺点以及适用的场合.     

基于智能控制策略的加热炉温度控制系统

加热炉温度是重要热工控制参数之一,温度控制系统具有非线性、时变性、滞后性等特性.利用COM组件技术,运用组态王6.53组态软件的可视化画面制作技术,利用MATLAB软件的丰富算法来完成模糊自适应PID控制,实现了稳定的温度控制系统的人机界面.结果表明,不仅获得强鲁棒性、强抗干扰性和满意的控制性能,同时提高了实时控制能力...