神經(jīng)網(wǎng)絡與PID復合算法的研究在焦爐溫度控制中的應用.pdf

1、焦爐是鋼鐵企業(yè)中的耗能大戶，在煉焦廠的總能耗中，焦爐加熱用的煤氣量約占70％。實現(xiàn)焦爐加熱過程的溫度控制，不僅可以減少污染，改善勞動條件，提高勞動生產(chǎn)率；而且可以使焦爐在接近極限的溫度下操作，以縮短結(jié)焦時間，提高生產(chǎn)能力；對于降低焦爐能耗、提高焦炭的產(chǎn)量和質(zhì)量、延長爐體壽命等方面都具有非常重要的意義。 本文以本鋼焦化廠的1＃和2＃焦爐溫度控制系統(tǒng)為研究背景，嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法這兩種智能化的方法與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合，用于焦

2、爐這一復雜的被控對象，以控制焦爐的溫度。在本文中，首先總結(jié)了焦爐加熱自動控制技術的發(fā)展情況以及焦爐加熱系統(tǒng)的基本控制策略；然后根據(jù)焦爐的基本結(jié)構和生產(chǎn)的工藝流程，分析概括了焦爐煉焦的控制難點，提出了串級控制和前饋、反饋相結(jié)合的控制方法；為了理論研究的方便，忽略了以高爐煤氣壓力為被控對象副回路，重點考慮了以焦爐為被控對象的主回路，將CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合，用于焦爐的溫度控制；然后，針對焦爐的具體特點，對CMAC-PID復

3、合控制的不足之處進行了改進，提出了分別基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的改進型CMAC-PID復合控制算法。 在基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的CMAC-PID復合控制中，用RBF網(wǎng)絡來建立被控對象的辨識模型，動態(tài)地觀測被控對象的輸出對控制輸入的靈敏度，在控制的初始階段對PID控制器的參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整，可以避免由于PID控制器的參數(shù)初始值選取不當而產(chǎn)生的較大超調(diào)，以保證焦炭的質(zhì)量和焦爐的使用壽命。而基于遺傳算法的CMAC-PID復合控制不需要確

4、定PID控制器的初始參數(shù)值，只要操作人員給出一個PID初始參數(shù)的取值范圍，遺傳算法就能夠在這個取值范圍內(nèi)獲取一個優(yōu)化的初始值，這樣避免了由于控制器初始值選取的不當造成的控制效果不佳的情況，而且控制方法更加智能化。最后針對焦爐的簡化模型，模擬焦爐的運行過程，對文中所提出的控制算法進行了仿真研究，并對仿真結(jié)果進行了分析和比較。 仿真結(jié)果表明，基于遺傳算法和各種神經(jīng)網(wǎng)絡的PID復合控制方法，具有良好的自適應能力和實時性，而且抗干擾能力