加热炉过程控制技术的新策略--智能控制

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1、第1卷第B期控制与决策Z000年月ol.1No.BCtRLCayZ000加热炉过程控制技术的新策略智能控制荣莉柴天佑钱晓龙(东北大学自动化研究中心沈阳11000)摘要论述了智能控制在加热炉过程控制~过程建模~过程观测中的应用状况及前景并结合国情提出了智能控制在加热炉窑过程控制的推广应用中应分两步走即先实施智能控制再建立高级智能控制系统的可行性方案O关键词加热炉过程控制智能控制专家系统模糊控制神经网络分类号TZ7BNewSchemeofProcessControlforReheatingFurnaceIntelligentControlROngLz

2、ChaztzanyO~@zanXzaOlOng(Northeasternuniversity)AbstractTheapplicationscopesofintelligentcontrolforreheatingfurnacesinprocesscontrolpro-cessmodelingandprocessobservationarebrieflyintroduced.Thefeasibleschemeoftwostep-goingaboutitsfuturedevelopmentinourcountry/sprocesscontrolfo

3、rreheatingfurnacesisgiven.Thefirststepisintelligentcontroller.Thesecondstepisadvancedintelligentcontrolsystem.KeywordsreheatingfurnaceprocesscontrolintelligentcontrolexpertsystemfuZZycontrolneu-ralnet象~解决复杂任务的新策略[11引言O近年来随着计算机的广泛应用和人工智能技加热炉是轧钢行业中最重要的设备之一其控术的迅速发展出现了一种以人工智能~控制理

4、论和制目标是在获得满足轧机开轧所要求的钢坯温度分计算机科学为基础的新型控制技术智能控制O布的前提下实现最小的钢坯表面烧损和能耗的经智能控制不仅为传统控制理论和方法带来了新的生济指标O通常采用的控制方法是将热工模型在稳态机而且为解决轧钢领域内的控制难题摆脱常规数工作点附近线性化并进行降阶处理然后根据简化学模型的困境突破现有控制理论的局限性开辟了后的线性模型利用线性系统的方法来设计控制器O一条新的途径[Z-4O但由于加热炉本质上是一个具有大惯性~纯滞后和分布参数的非线性系统当炉内工况发生变化或出智能控制在加热炉控制中的现大的扰动时传统的线性近似模型显

5、然具有较大应用领域的局限性O工程技术人员经过多年的工程实践已充智能控制方法主要包括[-7分认识到要想彻底解决加热炉窑的控制问题必须跳出以简化的理想数学模型为基础的经典控制框1)专家系统与传统控制相结合的专家控制方架面对其复杂性应提出新的概念和模型探索新法的方法和手段开发出能感知复杂环境~控制复杂对Z)将人工神经网络用于智能控制的神经元控制国家自然科学基金项目(99B40Z0)B)基于模糊集合论模拟人的模糊推理和决策1998-11-0B收稿1999-0Z-0Z修回过程的模糊控制控制与决策年模拟人脑的分层结构由执行级协调级和据结合起来研究和开发出加热

6、炉的新型智能模型组织级构成的分层递阶智能控制并利用机理模型和热平衡计算来修正实验模型使自从世纪年代初丹麦公司将模糊之能适应工况及炉体的不断变化目前研究较多的技术用于水泥窑控制获得成功以来智能建模方法有神经网络建模法和模糊建模法多钢铁等工业争先开发出了人工智能系统近年来计算机技层前馈神经网络能以任意精度逼近非线性映射为术和人工智能技术的飞速发展为钢铁工业的智能加热炉的建模提供一种新的非传统的表达工具模化提供了先进的科学技术手段迄今为止从烧选到糊建模通过定义模糊变量模糊集合及相应隶属函轧钢各工序以至能源计划运输管理等领域均有数将加热炉的输入输出之间的

7、映射关系用一组人使用智能控制技术的报道智能控制技术已被世界们易接受的条件语句规则来描述与传统钢铁行业列为世纪末本世纪初的关键技术它的数学模型表示方法不同神经网络模型和模糊模不仅可用于加热炉的过程控制还可用于加热炉的型也称为广义数学模型过程建模和过程观测在加热炉过程观测中的应用在加热炉过程控制中的应用加热炉内的温度分布很复杂有炉膛温度炉壁传统的以数学模型为基础加反馈控制为温度钢坯表面温度钢坯断面温度钢坯中心温度主的经典控制方式已无法适应今后钢铁工业竞争等而实际易测的只是炉内某一点的炉膛温度对于的要求智能控制从人工智能的角度出发充分重视控制最佳燃烧的

8、空燃配比通常难以在线检测燃料大量定性的先验知识采用模糊推理逻辑的知识的发热值和炉子的热效率另外对燃烧后废气中含库和推理方式通过离线训练在