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根據連續式軋鋼加熱爐的特點和工藝條件,將智能控制思想應用于加熱爐燃燒過
程控制，分析了加熱爐的計算機控制系統的結構和功能，該系統主要由直接數字控制(DDC)和監督控制(SCC)二級組成。實時控制結果表明,這種控制系統是可行的,能夠收到滿意的控制效果,該系統在工業爐窯控制中取得了明顯的經濟和社會效益。
關鍵詞：軋鋼加熱爐；智能控制；節能
神經網絡控制是在控制過程中利用計算機模擬人腦的形象思維的能力,采用不同的連接
方法將各個神經元連接在一起來模擬人類的形象思維的方法。它具有自適應、自組織、自學習功能，魯棒性強,能最大限度地識別和利用控制系統動態過程所提供的特征信息,進行啟發和邏輯推理,從而實現對缺乏精確模型的對象進行有效的控制[1]。加熱爐是具有大慣性、純滯后、多變量、時變參數的復雜過程對象,工作機理復雜,有些機理還不十分清楚, 很難用數學模型精確表達[2-3]。對于這樣一個灰箱或近于黑箱的系統,采用常規理論和方法進行控制,無法收到預期的控制效果。對于這種用一般調節規律不能滿足要求的系統,且在燃料熱值和殘氧難以檢測的情況下,我們根據易于檢測的各種流量、壓力和溫度三組物理量,采用神經網絡技術,按照人工智能的方法自動搜索并跟蹤最佳燃/空比,實現最佳燃燒和綜合自動控制。
程控制，分析了加熱爐的計算機控制系統的結構和功能，該系統主要由直接數字控制(DDC)和監督控制(SCC)二級組成。實時控制結果表明,這種控制系統是可行的,能夠收到滿意的控制效果,該系統在工業爐窯控制中取得了明顯的經濟和社會效益。
關鍵詞：軋鋼加熱爐；智能控制；節能
神經網絡控制是在控制過程中利用計算機模擬人腦的形象思維的能力,采用不同的連接
方法將各個神經元連接在一起來模擬人類的形象思維的方法。它具有自適應、自組織、自學習功能，魯棒性強,能最大限度地識別和利用控制系統動態過程所提供的特征信息,進行啟發和邏輯推理,從而實現對缺乏精確模型的對象進行有效的控制[1]。加熱爐是具有大慣性、純滯后、多變量、時變參數的復雜過程對象,工作機理復雜,有些機理還不十分清楚, 很難用數學模型精確表達[2-3]。對于這樣一個灰箱或近于黑箱的系統,采用常規理論和方法進行控制,無法收到預期的控制效果。對于這種用一般調節規律不能滿足要求的系統,且在燃料熱值和殘氧難以檢測的情況下,我們根據易于檢測的各種流量、壓力和溫度三組物理量,采用神經網絡技術,按照人工智能的方法自動搜索并跟蹤最佳燃/空比,實現最佳燃燒和綜合自動控制。
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