【摘 要】
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冶金行业是我国工业的能耗大户,其中加热炉的能源消耗量占整个冶金行业的四分之一,为了达到节能降耗减排的目的,本文研究加热炉温度控制及优化。首先由于加热炉温度对象具有滞后、惯性、非线性等特点,某工厂采取手动控制方式来调节炉温,但加热炉温度控制效果的优劣,直接影响钢坯的加热质量。基于此,本文对温度控制器进行了设计,通过查阅文献提出以下两种控制方式并进行对比,择优选择一种代替手动控制。（1）模糊PID控制
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冶金行业是我国工业的能耗大户,其中加热炉的能源消耗量占整个冶金行业的四分之一,为了达到节能降耗减排的目的,本文研究加热炉温度控制及优化。首先由于加热炉温度对象具有滞后、惯性、非线性等特点,某工厂采取手动控制方式来调节炉温,但加热炉温度控制效果的优劣,直接影响钢坯的加热质量。基于此,本文对温度控制器进行了设计,通过查阅文献提出以下两种控制方式并进行对比,择优选择一种代替手动控制。（1）模糊PID控制:根据炉温实测值和设定值的偏差及偏差变化率,通过专家经验编写模糊规则来调整PID的运行参数。在MATLAB软件的simulink模块中搭建模糊PID控制仿真结构图进行仿真,并根据仿真结果分析控制效果;（2）广义预测控制:根据加热炉温度预测模型预测输出值,根据检测到的误差,通过反馈校正即时修正预测输出值,后将修正的预测输出与设定值比较,通过优化计算得出控制增量,使预测输出误差尽可能小,以达到平稳的控制效果。用MATLAB软件对广义预测控制进行编程并仿真,对两种控制方式的仿真结果进行分析比较。其次由于目前多数温度控制优化方式只着眼于对加热炉的单一优化,而忽略加热炉与粗轧机之间的联系。因此,本文还提出引入粗轧机的生产信息前馈到加热炉温度控制,建立前馈补偿模型,优化加热炉温度设定值。用BP神经网络建立轧制力-钢坯温度模型,该模型是用轧制力预测钢坯温度。根据钢坯温度得到温度设定值补偿量前馈给加热炉,可改善加热炉温度设定值虚高的情况。借助MATLAB神经网络工具箱编程仿真,并分析该模型的效果。结果表明,相较于模糊PID控制来说,广义预测控制消除了超调,减小了调节时间,有效降低了因加热炉滞后性而带来的影响,可用广义预测控制代替手动控制。另外,通过轧制力前馈补偿模型,加热炉温度设定值降低,减少加热炉能源消耗,实现了加热炉炉温的综合优化。
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