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《天津理工大学》 2010年
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基于神经网络的电弧炉电流预测模型研究

王晓波  
【摘要】:电极调节器是冶金用电弧炉控制核心部件,其性能的好坏直接影响着电弧炉的工作效率,并且对电耗、电极损耗等都有很大的影响。就控制方式来说一般是采集三相电流数据,通过调节电极的位置维持电弧电流的稳定,几乎所有的控制器都是将三相电极作为独立的单元来控制,但是三相电极电流相互之间存在着强耦合关系:任何一相的线电流的变化都会影响其它两相的线电流变化,此时如果不考虑到这种相关性而对其独立地调节,电极的稳定性就很难保证。 针对以上问题,本文首先在分析了三相电弧炉系统的炼钢工艺以及组成结构和特点的基础上,建立了电极升降控制系统的主回路电路模型。并以单片机、数据采集卡和硬件电路为基础,搭建了控制系统的软硬件混合仿真平台。考虑到三相电弧炉是一种存在着三相不平衡、强耦合、时滞、时变的强非线性系统,为了满足实际工程需要,应对现场的复杂环境,主要采用神经网络方法对三相电弧炉进行仿真分析。 在数据采集方面,采用高速数据采集卡设计了一个高速、准确的电参数数据采集系统,使该采集系统可以实时的采集大量的电参数(电弧电压、电弧电流和有效功率等)。使用这些数据在离线的情况下建立一个电弧炉神经网络预估模型。 建立模型后,采用BP算法与结构自适应相结合的方法对神经网络预估模型的结构与权值进行训练仿真,并不断进行在线自调整,使预估模型对实际的电弧炉对象实现最佳逼近。特定的预估补偿程序利用预估结果,对常规控制的电极调节器输出进行优化补偿,用于实时控制,以获得期望的控制效果。 为了证明该控制方式的良好的预测性能,本文的最后用MATLAB仿真软件仿真了该过程,并与传统BP算法进行了比较,仿真结果表明该方法可以对电弧炉电极进行有效的控制,具有重要应用价值。
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP273;TM924.4

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