【摘 要】
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原有钢包精炼炉电极调节采用传统控制,并且三相电极升降各自独立控制。三相电流不平衡,存在运行经济指标不理想。强吹氩时电流冲击大。因此,控制电极升降非常重要。考虑到LF
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原有钢包精炼炉电极调节采用传统控制,并且三相电极升降各自独立控制。三相电流不平衡,存在运行经济指标不理想。强吹氩时电流冲击大。因此,控制电极升降非常重要。考虑到LF精炼炉电极调节系统是一个带有三相不平衡特征典型、强耦合、非线性时变系统,希望寻求一种合适的智能电极调节控制方法。神经网络能逼近任意非线性函数;可以多输入、多输出;便于用现有的计算机技术实现;能进行自学习,以适应环境的变化,能够模拟现实系统复杂的输入输出关系,非常适合于LF精炼炉电极的控制。因此神经网络用于精炼炉电极调节控制是一个值得研究的方向。作者根据实际运行数据建立了神经网络的系统模型,并应用解耦控制的思想和神经网络直接逆控制理论建立了基于BP神经网络逆模型的控制器和神经网络直接逆控制网络模型。然后对电极升降BP神经网络模型进行训练仿真。结果表明这是一种有效的控制方式,可以获得良好的控制质量。
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