【摘 要】
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蓄热式加热炉是一种新型的节省能源的加热炉,采用高温度低氧含量的方法,是一种环保加热炉。但是因为现在的仪表检测手段和加热炉内热能传递的多样性,使得仪表不能直接、精确检测出钢坯温度还有加热炉内温度分布。又因为加热炉炉温控制是一个非线性多变量的控制系统,目前在控制燃烧效果方面主要的方式是PID结合双交叉限幅的方法,有致命的不足,它只能在稳定状态下达到最佳燃烧状态。因为加热炉的状态是跟随很多变量的变化而变
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蓄热式加热炉是一种新型的节省能源的加热炉,采用高温度低氧含量的方法,是一种环保加热炉。但是因为现在的仪表检测手段和加热炉内热能传递的多样性,使得仪表不能直接、精确检测出钢坯温度还有加热炉内温度分布。又因为加热炉炉温控制是一个非线性多变量的控制系统,目前在控制燃烧效果方面主要的方式是PID结合双交叉限幅的方法,有致命的不足,它只能在稳定状态下达到最佳燃烧状态。因为加热炉的状态是跟随很多变量的变化而变化的,而且它的温度变化响应慢,所以提出了一种基于BP神经元网络控制PID的复合方法,通过神经网络PID对蓄热式加热炉温度控制效果比较好。针对加热炉温度的这种特性,采用神经网络训练PID的方法对加热炉温度进行控制,根据实际系统的情况变动随时调整加热炉的温度给定值,满足钢坯的工艺温度要求。又因为神经网络所特有地能拟合任何非线性函数的功能,使它可以通过对系统的自学习,控制P、I、D三个参数,最终使它们最能够比较好的满足生产要求。仿真结果显示神经网络控制PID能够在很小的时间范围内精确的调整加热炉温度。图22幅;表1个;参52篇。
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