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为了有效地解决当前加热炉能源消耗高、控制精度差、控制滞后等问题,针对步进式加热炉的工艺特点,提出了加热炉燃烧过程的智能控制策略,即模糊RBF网络自学习和自寻优功能,并结合动态PID反馈补偿策略.经试验表明,该系统不仅保证了在工况波动下的炉温控制精度,提高升降温速度,减少吨钢燃耗、电耗和钢坯烧损,而且提高了加热炉的生产能力.

参考文献

[1] 徐桂岩;江杰 .模糊控制在钢坯加热炉中的应用[J].包头钢铁学院学报,1998,17:40.
[2] 张力 .步进式加热炉的炉温优化控制[D].辽宁科技大学,2007.
[3] Buckley J;Hayashi Y .Fuzzy Neural Networks:A Survey[J].Fuzzy Sets and Systems,1994,66(01):1.
[4] 刘金琨.智能控制[M].北京:电子工业出版社,2009
[5] Kosko B.Neural Networks and Fuzzy Systems[M].USA:Prenlice-Hall,1992
[6] Lin C T.Neural Fuzzy Control Systems With Structure and Parameter I.earning[M].Singapore:World Scientific Publishing Colt,1994
[7] 梁舜,金觉新.模糊神经网络在工业加热炉中的应用[J].内蒙古石油化工,2006(12):57-59.
[8] 柴天佑,王中杰,张莉.加热炉的炉温优化设定模型[J].自动化学报,2000(04):537-541.
[9] 姜磊,王德慧,朱里红.基于RBF网络的钢坯温度预报软测量模型研究[J].热加工工艺,2009(21):93-96.
[10] 张翠英,田建艳.基于智能控制的钢坯加热炉炉温综合控制策略[J].中北大学学报(自然科学版),2007(02):125-128.
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