鋼包爐配料ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ控制研究

2014年12月30日13:59:37 本網站我要評論(2)字號：T | T | T

關鍵字：應用

摘　　　要：針對鋼包精煉爐配料加料過程的慣性、時滯、非線性等控制特性，設計了一種基于微粒群優化算法（ＰＳＯ）、誤差反向傳播（ＢＰ）神經網絡以及比例－積分－微分（ＰＩＤ）的復合控制算法ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ，并將該復合算法應用于１５０ｔ鋼包精煉爐配料稱重控制系統中，實現配料稱重過程的智能控制。ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ算法利用微粒群優化算法的全局尋優特性，優化ＢＰ神經網絡的初始權值以提高神經網絡的收斂性；采用經微粒群算法優化后的ＢＰ神經網絡在線實時調整ＰＩＤ參數。通過基于ＰＳＯ和ＢＰ網絡的ＰＩＤ控制器實時控制鋼包精煉滬的配料過程。仿真實驗和運行實驗結果表明，ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ算法的控制效果優于單一ＰＩＤ算法的控制效果。采用ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ算法的鋼包爐配料系統后，明顯提高了配料精度，有效地解決了配料稱重過程中速度與精度的矛盾。

關　鍵　詞：鋼包精煉爐；配料稱重；微粒群優化算法；神經網絡；ＰＩＤ控制

１　引　言

鋼包精煉爐［１，２］是鋼鐵生產中的主要設備之一。湖南湘潭鋼鐵集團有限公司煉鋼廠１９９０年采用了９０ｔ鋼包精煉爐，２００９年新建了１５０ｔ鋼包精煉爐。鋼包精煉爐的生產過程控制［３］采用分散控制方式，包括鋼包車行走、電極升降、供電［４］、冷卻水、加料（配料）控制等。加料過程就是向鋼水中投入可控量的鐵合金及造渣料，以精確地控制鋼水的成分，對鋼種的質量起著至關重要的作用。ＰＩＤ控制是一種應用廣泛的經典控制算法。但常規ＰＩＤ控制器對于大時滯、復雜的、動態的和不確定的非線性系統，其控制效果不理想。實際應用通常是將微粒群算法、神經網絡等智能算法與常規ＰＩＤ算法有機結合起來，構成復合算法［５］，提高系統的控制性能。利用經ＰＳＯ算法優化后的ＢＰ神經網絡在線調整ＰＩＤ參數，構成ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ控制算法，實時控制添加物料的品種和數量，有效減少加料誤差，精確控制鋼水成分，提高鋼水品質。

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鋼包爐配料ＰＳＯ－ＢＰ－ＰＩＤ控制研究

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