底吹氩过程bp神经网络pid控制供气系统水模实验工艺优化硕士论文

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1、精炼炉底吹氩过程神经网络PID控制与优化研究计算机应用技术，2011，硕士【摘要】底吹氩技术是精炼炉进行二次精炼的一项重要技术,对提高钢材的质量具有重要的意义。目前国内的底吹氩基本都是手动操作,工人凭借工作经验来控制流量,这样就增加了失误率并且降低了工作效率。这种落后的监控和管理机制远不能适应生产和科技发展的要求。随着智能控制的迅速发展,实时控制与工艺优化成为当今底吹氩技术发展的趋势。本文首先介绍了论文的选题背景、底吹氩技术的国内外发展现状,对精炼炉底吹氩过程的工艺、原理、以及功能进行了概述。在此

2、基础上对底吹氩供气系统进行分析,建立了底吹氩供气系统的数学模型。对精炼炉底吹氩供气系统的控制方法进行了研究。考虑到现场许多的干扰因素,底吹氩供气系统模型不易精确确定,对精炼炉底吹氩系统的BP神经网络PID控制方法进行了研究。本文利用MATLAB软件对所建立的模型进行了仿真研究和分析,将BP神经网络PID控制方法应用于底吹氩供气系统。在VC++6.0的环境下,利用C++语言设计了一套精炼炉底吹氩供气系统,以保证氩气流量能够按照设定值平稳的吹入钢包。首先介绍了系统的硬件选型以及模拟钢包的设计。本系统具

3、有良好的人机界面,主要包括流量的设定、实时数据的动态曲线显示、实时数据的保存等... 更多还原【Abstract】Thebottomblowingargontechnologyisanimportanttechnologyinrefiningfurnaceforthesecondaryrefining.Ithasgreatsignificancetoenhancethequalityofsteel.Atpresent,theworkersoperatebottomblowingargoninour

4、country,andmanipulatetheflowofargongasthroughtheirexperience.Thisincreasesratiooflapsusanddecreasesworkefficiency.Thelaggardmonitorandcontrolandmanagementmechanismcan’tsuittotherequestoftheyieldanddevelopmentofscienceandtechnolog... 更多还原【关键词】底吹氩过程；BP神

5、经网络PID控制；供气系统；水模实验；工艺优化；【Keywords】bottomblowingArgonprocess；BPneuralnetworkPIDcontrol；gassupplysystem；water-modeling；optimization；摘要4-5Abstract5第1章绪论9-131.1课题研究的背景和意义9-101.2国内外研究现状与分析10-121.2.1底吹氩技术国内外发展概况10-111.2.2神经网络的发展与现状11-121.3课题的主要研究内容121.4论文主要

6、结构及安排12-13第2章精炼炉底吹氩系统分析13-232.1精炼炉底吹氩工艺简介13-142.1.1精炼炉底吹氩原理132.1.2精炼炉底吹氩作用13-142.1.3精炼炉底吹氩优点142.2底吹氩系统的管路介绍14-152.3底吹氩系统被控对象分析15-172.4底吹氩系统的数学建模17-212.4.1相关概念17-192.4.2底吹氩系统机理建模19-212.5本章小结21-23第3章精炼炉底吹氩控制方法研究23-403.1PID控制器23-263.1.1PID控制概述23-243.1.2P

7、ID参数对系统的影响24-253.1.3PID控制的局限25-263.2神经网络概述26-273.3BP神经网络27-333.3.1BP神经网络模型283.3.2BP神经网络学习算法原理28-303.3.3BP学习算法的步骤30-313.3.4BP神经网络结构设计31-323.3.5BP神经网络存在的问题323.3.6BP算法的改进32-333.4神经网络PID控制器设计33-373.4.1神经网络PID的输入输出34-353.4.2神经网络PID的权系数调整35-373.5仿真研究37-393.

8、6本章小结39-40第4章底吹氩供气系统的设计与实现40-604.1系统的硬件选择40-424.2系统软件开发工具42-454.2.1面向对象方法42-444.2.2VisualC++开发环境444.2.3SQLServer2000简介44-454.3硬件与软件的数据通信45-514.3.1通过板卡实现通信45-474.3.2通过串口实现通信47-514.3.3计时器触发机制514.4系统上层软件设计51-574.4.1神经网络PID控制算法的实现51-534.4.2实时数据的动态