基于RBF神经网络钢包烘烤装置的节能优化

【摘要】：以唐山钢铁股份有限公司第一、二钢轧厂的蓄热式钢包烘烤装置为控制对象,将基于RBF神经网络的PID控制方法与双交叉限幅方法结合引入到蓄热式钢包烘烤装置的温度控制中,实现了蓄热式钢包烘烤装置温度控制的节能优化。通过在Matlab环境下将RBF神经网络PID控制和传统的PID控制方法进行仿真研究,得出了最佳PID参数,将PID最佳参数应用到双交叉限幅控制方法中。仿真结果表明:基于RBF神经网络PID控制方法较传统的PID控制方法与双交叉限幅方法结合,其PID控制器快速性好,自适应力强,有更好的控制效果。并将该控制系统成功应用到唐山钢铁股份有限公司第一、二钢轧厂的蓄热式钢包烘烤装置温度控制中,在保证质量和产量的基础上,节省了混合煤气消耗量,使其节能32%。 【作者单位】： 辽宁科技大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 蓄热式钢包烘烤装置 神经网络 PID控制 双交叉限幅控制
【基金】：国家自然科学基金项目(60874017)
【分类号】：TP183;TP273
【正文快照】： 1引言随着世界竞争的日渐激烈,钢铁企业生产的现有模式面临着严峻的挑战,传统的工业炉燃烧技术由于热效率低,污染严重的问题,不能满足现代钢铁工业的要求。现代大型钢铁厂的钢包烘烤装置数量随着规模的增大而增多[1,2]。因此,生产过程的要求越来越高,新的控制手段也逐步的进入

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