神经网络在攀长钢双极串联电渣炉控制系统中的研究与应用

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随着市场对优质合金钢和特种合金的需求不断增加,电渣重熔技术广泛应用在生产实践中,单极和双极电渣炉技术得到了更大的创新和发展,电渣重熔工艺也日渐成熟。在双极串联型电渣炉熔炼过程中,熔炼电流的控制精度是决定电渣重熔产品质量的关键性因素之一。   但是电渣重熔冶炼中,电流的控制因受工艺过程、机械特性,环境等因素的影响,不仅具有高度的非线性,难以用精确的数学模型表达,而且要求电流输出量跟随期望的运动轨迹的变化而变化。因此,常规PID控制难以达到所期望的控制效果。通过分析现有的电渣重熔过程的电流控制方法,总结各种方法的特点,得出要想有效的改善电渣重熔过程的电流控制精度需要采用现代智能控制技术的结论。神经网络理论为解决复杂的非线性、不确知系统开辟了一条新途径,已在许多领域得到成功应用。因此,设计中针对电渣炉这一典型的惯性、纯滞后、时变非线性控制系统的特点,应用了BP神经网络控制自整定PID控制方案。   本课题以实际工程项目的设计为背景,首先对双极串联式电渣炉的生产工艺特点和设备情况进行了介绍,尤其是对双极串联的供电回路和控制电路进行了分析。针对该电渣炉的特点,确定了应用BP神经网络控制自整定PID参数的控制方案。采用西门子公司的PLC S7-300及工控机分别作为控制系统的下位机和上位机人机接口。以PLC为核心进行基础检测和过程逻辑控制、物理量采集以及故障诊断。在标准的STEP7软件包的基础上,增加S7-SCL语言的选件,完成BP神经网络PID的算法,从而更有效地实现稳定、良好的控制。   现场的调试效果证实了该控制系统的调节器由于采用了BP-PID参数自整定控制策略,系统跟踪性能好,稳态精度高,超调量小。电渣炉熔炼过程控制平稳,工作可靠性高。与采用常规PID控制器调节的控制系统相比,在稳定熔炼期的电流波动由±8%降至±3%。
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