智能控制技術在煉鋼電弧爐中的應用研究.pdf

1、電弧爐是利用電弧的能量來熔煉金屬的一種電爐。電弧爐控制系統(tǒng)包括基礎自動化和過程自動化。它是一個多變量、非線性、強耦合、時變、工作環(huán)境惡劣及隨機干擾性較強的系統(tǒng)，各種參數的多變使得系統(tǒng)電極位置、電弧長度、電弧電流/電壓、系統(tǒng)功率及功率因數很難保持在最佳狀態(tài)下運行，也一直阻礙著電弧爐過程控制技術的進一步發(fā)展。隨著電力工業(yè)的進步，大型超高功率電爐技術的發(fā)展以及爐外精煉技術的采用，使電弧爐煉鋼技術有了很大的進步。隨著信息技術和計算機技術的相結合

2、，一種以人工智能、控制理論和計算機科學為基礎的新型控制技術一智能控制的出現，為控制領域解決傳統(tǒng)難題帶來了新的生機。而智能控制作為一項關鍵技術，在鋼鐵工業(yè)的各個生產工序中得到了較多的應用，可用于建模、控制、生產調整、設備診斷、監(jiān)測和學習等方面，而專家系統(tǒng)、模糊控制、人工神經網絡控制是三項發(fā)展較快、趨于成熟、應用較多的智能控制技術。 本文運用人工智能控制理論的思想方法，對電弧爐控制系統(tǒng)進行了深入的研究。針對交流電弧爐控制系統(tǒng)的復雜、

3、難于建立精確的數學模型等特點，提出了基于模糊邏輯、神經網絡及模糊神經網絡與專家系統(tǒng)相結合的控制方法，論文以某100噸電弧爐煉鋼過程為研究對象，分別建立了電弧爐系統(tǒng)工藝模型、過程控制、電極控制以及控制軟件系統(tǒng)，以證明所研究的方法之正確可行性和工程適用性。 電弧爐煉鋼過程一般是以物料、熱量和化學平衡為基礎，采用理論與經驗相結合的方法，建立的超高功率電弧爐冶煉工藝靜態(tài)控制模型和動態(tài)控制模型，并對主要參數進行了計算。靜態(tài)模型的建立能確定

4、主要操作參數的計算，并對鋼質量影響較大的終點溫度及碳的含量進行神經網絡預報。結合具體鋼種，采用BP和RBF兩種神經網絡模型預測鋼水中主要成分。仿真結果比較理想，說明所建模型的正確性和可行性。而動態(tài)模型的建立可以了解電弧爐內的冶金過程，瞬時動態(tài)成分的模擬與計算，結果表明與實際結果吻合的較好。 在對各種基于知識的診斷方法進行深入的研究和比較之后，根據電弧爐煉鋼過程的工藝特點，首先對電弧特性進行了深入研究，主要是三相電弧的弧長。在理論

5、分析的基礎上，驗證了理論與實際經驗參數的一致性。并用BP神經網絡進行三相平衡處理，效果很好。其次對基于模糊邏輯推理技術的電弧爐煉鋼過程專家系統(tǒng)進行了研究，根據專家經驗及煉鋼過程特點建立模塊化知識庫，對于確定性知識，則采用基于層次結構模型的產生式推理方法，至于不確定知識則采用模糊邏輯推理方法，不僅可簡化系統(tǒng)結構，而且大大提高系統(tǒng)的工作效率。通過仿真和實際測試進一步驗證了所設計的專家系統(tǒng)是正確可行的，但是此系統(tǒng)正確率很大程度上取決于模糊規(guī)則

6、庫的設計。因此，論文對基于模糊邏輯神經網絡(FNN)技術的煉鋼過程進行了深入的研究，由仿真驗證數據可以證明FNN技術運用在電弧爐中是可行的、成功的，而且網絡的泛化能力較強。 在三相交流電弧爐煉鋼過程中，每相電極都有一個控制器。由于電弧爐的三個電極由一個三相電源分別供電，因此三套電極調節(jié)裝置構成了一個多變量系統(tǒng)。各被控量之間的關聯(lián)，使得電弧爐系統(tǒng)不易建立準確的數學模型，并面臨著非線性、大時延、時變和強耦合等因素的干擾，而采用常規(guī)控

7、制方法如PID加反饋控制很難達到有效控制?；谏窠浘W絡的智能控制方法，具有強大的學習能力和定量數據的直接處理能力，通過網絡的離線訓練和在線自學習，使控制器具有自調整、自適應的能力，從而進一步改變實時控制的效果。建立了ANN調節(jié)器和ANN爐況仿真器，并用實際數據進行了訓練，得到了網絡結構。數據驗證表明：運用神經網絡控制，完全可以達到很好的效果。開發(fā)控制軟件系統(tǒng)是整個電弧爐計算機集散控制系統(tǒng)的一個關鍵環(huán)節(jié)。目的是將控制系統(tǒng)的分析、建模、仿真