电弧炉炼钢是主要的炼钢方式之一,电极调节系统是电弧炉的重要组成部分,而电极调节系统是一个具有高度非线性、参数时变、变量耦合及强随机干扰的复杂系统。快速且准确的电极调节是节约电能、缩短冶炼周期、降低电极消耗及延长炉衬寿命的关键。因此,研究电弧炉电极调节系统的建模与控制具有重要的理论意义和应用价值。本文的主要工作如下：(1)在分析了电弧炉电极控制系统各个部分工作机理的基础上,分别建立了交流电弧、三相供电系统和液压系统的数学模型。将电弧模型与三相供电系统模型相结合,建立了电弧炉电气系统模型。通过液压缸活塞位移与电弧长度之间的关系,将液压系统模型与电气模型相连接,构建了电极系统模型,为电极控制算法的研究奠定了基础。(2)针对冶炼过程中参数时变问题,采用基于Taylor展开的线性化方法建立了电极调节系统的近似模型,利用归一化径向基神经网络设计了电弧炉自适应逼近模型控制器,并分析了控制器的鲁棒性。计算机仿真验证了本方法的有效性。(3)基于逆模型思想实现三相电极之间的解耦。首先,采用Taylor展开方法建立电极调节系统的近似模型,由近似模型推导逼近内模控制律,实现三相之间的解耦。为减弱近似模型误差和噪声干扰的影响,选取鲁棒滤波器作为反馈补偿环节。最后,对逼近内模控制器的鲁棒性进行了理论分析和仿真验证。(4)参数时变问题和三相耦合问题在冶炼过程中同时存在,为此,提出了直接自适应电弧炉神经网络控制器。首先,推导与电弧炉广义被控对象相等价的仿射形式模型,基于反馈线性化方法,直接求取三相控制信号,实现三相之间的完全解耦,并且神经网络模型在线更新,当系统参数变化或受到外部干扰时,保证了系统的鲁棒性。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,最后的仿真与实验结果验证了控制器的有效性。(5)上述电极控制算法均以电弧炉广义被控对象进行研究,而液压系统可近似看作线性环节。为充分利用电弧炉电极调节系统的特点,选取弧长为状态变量,建立系统的状态方程。利用Taylor展开技术建立系统的近似状态方程模型,由近似状态方程模型直接推导逆控制律,消除三相之间的耦合,避免了在线辨识逆模型计算量过大的问题。由于状态不能直接测量,选用扩展卡尔曼状态估计方法估计系统状态。另外,在内模结构中引入非线性补偿,保证了系统的鲁棒性。所设计的基于状态方程的电弧炉逼近内模控制器具有计算简单、鲁棒性强、易于实现等优点。