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时间:2020-03-27
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1、《电气自动化)2010年第32卷第3期智能控制技术nteligentControlTechniquesBP神经网络模糊控制在电弧炉电极调节系统中的空,、王;曰,l六●天津理工大学自动化学院(天津300384)黄亮赵辉摘要:针对电弧炉电极调节系统,建立其数学模型。分析了电弧炉电极调节系统的非线性,并针对控制对象的复杂性,将具有自学习功能的BP神经网络与模糊控制相结合,提出了基于BP神经网络模糊控制的控制算法。BP神经网络模糊控制的控制算法改善了传统神经网络学习时间长、收敛速度慢的弱点,解决了传统控制未知复杂系统的不
2、足,Matlab6.5软件仿真结果表明,采用BP神经网络模糊控制的控制算法的控制效果是令人满意的。关键词:电弧炉非线性神经网络模糊控制的控制算法电弧炉电极调节系统[中图分类号】TP273【文献标识码】A【文章编号】1000.3886(2010)03.0018—03ImplementationOfBPNeuralNetworkFuzzyControlinElectrodeRegulatorSystemOfArCFurnace(TianjinofTechnology,1"ia~n300384,China)HuangL
3、iangZhaoHuiAbstract:Buildthedynamicmathematicsmodeloftheelectroderegulatorsystemofarefurnace.Thenonlinearityoftheelectroderegulatorsystemareanalyzed.Combinationofthewidelyusedfuzzycontrollerandtheself-learningneuralnetwork,thispaperintroducesneuralnetworkfuzz
4、ycontrolalgorithmbasedontheBPnetwork,aimingatthecomplexsystem.TheBPneuralnetworkfuzzycontrolalgorithmimprovesthetraditionalneuralnetworkwhichhastheweaknessoflonglearningtimeandslowconvergence.Alsosolvesthedeficienciesofunknowncontrolofthetraditionalcomplexsys
5、tems.Matlab6.5softwaresimulationresultsshowthatthecontrolresultafteroptimizedbytheneuralnetworkfuzzycontrolalgorithmbasedontheBPnetworkcontrolissatisfactory.Keywords:electrodearcfurnacenonlinearityneuralnetworkfuzzycontrolalgorithmelectroderegulatorsystemofar
6、efurnace0引言须对电弧炉系统进行简化。从工程应用的角度,我们把电弧炉主电弧炉电极调节系统是一个多变量、非线性、强耦合的时变系电路视为将电弧弧长映射为电弧电流的非线性静态环节。即:统,随机干扰十分严重。本文把BP神经网络模糊控制引入到三相电,=,(L)(1)弧炉电极调节系统中,将BP神经网络与模糊控制相结合,为模糊控式中:,是电弧电流的有效值,是电弧弧长。这样,电弧炉电制器提供了良好的学习功能,并自动生成模糊控制规则。通过BP神极调节系统就可以简化为一个线性动态系统和一个非线性静态环经网络实现的模糊控制,对
7、于知识的表达并不是通过显式的一条条节的串联组合。采用分段线性化的方法对该非线性环节进行线性的规则,而是把这些规则隐含地分布在整个网络之中。在控制应用化,设)可用Ⅳ段分段线性函数来近似,即:时,不必进行复杂的规则搜索和推理,只需要通过高速并行的分布,=-厂(L)一K(≤L<+,)(2)计算就可产生输出结果。因此所设计的控制系统具有很好的自适应在上式中,柚、>0。对于每一个分段,都可以得到电弧炉电极能力和抗干扰能力,使三相电弧电流保持在相对稳定的状态,进而调节系统相应的一个线性传递函数。这样就可用若干个传递函数的达到
8、降低性能、提高电弧炉生产率、减轻对电网的危害“】。序列逼近电弧炉电极调节系统的非线性传递算子。在对电弧炉调节器系统作进一步化简后,可得系统的框图如图1所示。图中,为晶1电弧炉电极调节系统的数学模型闸管主电路的放大系数,z为交流电动机的机电时间常数,。为电弧炉电极调节系统由电弧电流和电压的测量回路、调节器、交流力矩电动机的放大系数,为机械传动装置的比例系数,,功率放大环节、
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