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根据连续式轧钢加热炉的特点和工艺条件,将智能控制思想应用于加热炉燃烧过
程控制，分析了加热炉的计算机控制系统的结构和功能，该系统主要由直接数字控制(DDC)和监督控制(SCC)二级组成。实时控制结果表明,这种控制系统是可行的,能够收到满意的控制效果,该系统在工业炉窑控制中取得了明显的经济和社会效益。
关键词：轧钢加热炉；智能控制；节能
神经网络控制是在控制过程中利用计算机模拟人脑的形象思维的能力,采用不同的连接
方法将各个神经元连接在一起来模拟人类的形象思维的方法。它具有自适应、自组织、自学习功能，鲁棒性强,能最大限度地识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息,进行启发和逻辑推理,从而实现对缺乏精确模型的对象进行有效的控制[1]。加热炉是具有大惯性、纯滞后、多变量、时变参数的复杂过程对象,工作机理复杂,有些机理还不十分清楚, 很难用数学模型精确表达[2-3]。对于这样一个灰箱或近于黑箱的系统,采用常规理论和方法进行控制,无法收到预期的控制效果。对于这种用一般调节规律不能满足要求的系统,且在燃料热值和残氧难以检测的情况下,我们根据易于检测的各种流量、压力和温度三组物理量,采用神经网络技术,按照人工智能的方法自动搜索并跟踪最佳燃/空比,实现最佳燃烧和综合自动控制。
程控制，分析了加热炉的计算机控制系统的结构和功能，该系统主要由直接数字控制(DDC)和监督控制(SCC)二级组成。实时控制结果表明,这种控制系统是可行的,能够收到满意的控制效果,该系统在工业炉窑控制中取得了明显的经济和社会效益。
关键词：轧钢加热炉；智能控制；节能
神经网络控制是在控制过程中利用计算机模拟人脑的形象思维的能力,采用不同的连接
方法将各个神经元连接在一起来模拟人类的形象思维的方法。它具有自适应、自组织、自学习功能，鲁棒性强,能最大限度地识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息,进行启发和逻辑推理,从而实现对缺乏精确模型的对象进行有效的控制[1]。加热炉是具有大惯性、纯滞后、多变量、时变参数的复杂过程对象,工作机理复杂,有些机理还不十分清楚, 很难用数学模型精确表达[2-3]。对于这样一个灰箱或近于黑箱的系统,采用常规理论和方法进行控制,无法收到预期的控制效果。对于这种用一般调节规律不能满足要求的系统,且在燃料热值和残氧难以检测的情况下,我们根据易于检测的各种流量、压力和温度三组物理量,采用神经网络技术,按照人工智能的方法自动搜索并跟踪最佳燃/空比,实现最佳燃烧和综合自动控制。
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