钢包炉精炼法是现代主要的炉外精炼方式之一.但钢包精炼炉电极调节系统具有非线性、多变量、强耦合等特点,采用常规PID控制,效果不佳,造成精炼炉三相电极电弧输入功率的不平衡,系统耗电量高,效率低.电极调节器的性能直接影响精炼炉的效率.因此,研制高性能的电极自动调节器对于提高产品质量,降低电能消耗具有很重要的意义. 本文以唐钢第二炼钢厂45t钢包精炼炉电极控制系统为研究背景,针对精炼炉生产工艺对电极调节系统的要求,对电极调节策略进行了较深入的研究,确定了恒阻抗的控制策略. 研究了精炼炉电极的模型参考自适应控制,采用分段线性化理论,建立了精炼炉电极调节系统的数学模型,推导了精炼炉电极调节系统的模型参考自适应律. 进行了控制主程序的设计.调试结果表明:模型参考自适应控制系统能够有效抑制不确定性因素对电极调节系统性能的影响,具有很好的自适应性和鲁棒性. 针对模糊逻辑系统有很强的知识表达能力和逻辑推理能力,但自学习能力比较差,而人工神经网络在自学习和函数逼近方面又具有独特的优越性,将两者结合,用神经网络来实现模糊逻辑系统,构造了一个基于模糊神经网络控制器的精炼炉电极调节系统自学习型自适应控制系统.将之应用于现场的电极控制中,具有很高的适应性,并保证电弧闭环控制系统的稳定性,有高度鲁棒性.