电渣重熔是冶金工业中一种钢铁二次精炼的方法。由于在重熔过程中去除了硫、磷等杂质,所以电渣钢质量好、应用广泛。随着经济的发展,市场对高端钢铁的需求越来越旺盛。然而,当前电渣重熔过程控制系统仍然以恒功率、恒熔速为主,控制算法也主要是传统PID。控制方案相对落后,控制效果也不够理想。本文采用了先进的电压摆动控制方案,研究了过程建模、控制器设计、控制器优化以及工程化实现等相关内容,设计了基于组合积分系统的电渣重熔控制系统。本文的主要创新点如下:(1)本文分析并建立了电渣重熔的过程模型。模型主要分为三个部分:电极驱动模型、电压摆动模型和电压摆动检测环节。其中,基于参考文献建立的电极驱动模型主要表现为积分特性,电压摆动模型通过与噪声信号相乘的方式模拟了电压摆动。在检测环节中利用组合积分对象的均值滤波性质设计了电压标准差计算模型以描述电压摆动的大小。相比传统上通过寄存器计算标准差的方法,基于组合积分的模型更有利于分析系统的特性,也方便控制器的设计。(2)本文将组合积分控制器应用到电渣重熔控制系统中,设计了先进的组合积分-双组合积分(CIC-DCIC)控制器,改进了电渣重熔过程的控制效果。本文针对建立的过程模型,采用了串级控制器结构,提高了控制系统的稳定性和抗干扰能力。对电极驱动模型设计了双组合积分控制器(DCIC),不仅保证了较快的响应速度,还解决了当控制器输出后面有扰动时存在稳态误差的问题。针对由DCIC控制器、过程模型和检测环节组成的广义被控对象设计了组合积分控制器(CIC),构成了CIC-DCIC控制器。相比传统的PID控制器,CICDCIC控制器响应速度快、鲁棒性好,有一定的工程应用价值。(3)优化控制器设计过程。CIC-DCIC控制器的设计过程中需要通过模型辨识简化复杂的广义被控对象模型。传统的最小二乘辨识方法需要提前估计出纯滞后环节的参数,这给参数辨识带来了不便。为了解决这一问题,本文将智能优化算法中的免疫算法用于参数辨识过程,优化了CIC-DCIC控制器的设计过程。基于免疫算法的参数辨识使用估计模型与实际输出的均方差来评价参数,经过多次迭代优化,找到最优参数。经仿真实验验证,免疫算法能准确、有效地辨识出组合积分对象参数,克服了最小二乘法的缺点。(4)本文基于PLC、Simulink和HMI人机界面设计了电渣重熔仿真监控系统。研究了控制系统工程化实现的基本步骤、组合积分控制器的离散化、数据通讯的配置、控制算法在PLC中的封装实现、Simulink模型的搭建以及HMI人机界面的设计。设计出的仿真系统运行正常,可以方便地配置控制器参数、观察响应曲线、导出存储数据,有助于熟悉控制系统的工艺流程,并为控制系统的应用打下基础。