加熱爐作為鋼鐵領域軋鋼熱處理中的一個重要設備,其爐溫控制效果和自動控制水平直接關系到鋼坯的質量與產量,而加熱爐的爐溫控制較為復雜,爐膛中的燃氣燃燒過程受到外界多個因素影響,且爐溫控制系統具有非線性、純滯后、大慣性、強耦合等特點,因此使用常規(guī)的控制方法很難實現對爐溫進行精確有效的控制。為此,本文提出將模糊推理、RBF神經網絡和常規(guī)PID調節(jié)器相結合的控制策略,并將該控制策略應用到加熱爐溫度控制之中。首先,在詳細分析加熱爐溫度控制系統工作原理的基礎上,提出利用即具有模糊系統推理能力又具有RBF神經網絡自學習能力的RBF神經網絡在線識別PID調節(jié)器的比例、積分、微分的控制策略,并將該控制策略應用到加熱爐溫度控制系統中。仿真結果表明:本文提出的模糊RBF神經網絡PID算法與常規(guī)PID、模糊PID、RBF神經網絡PID相比,模糊RBF神經網絡PID具有響應快、超調小、抗干擾能力強等優(yōu)點。其次,結合軋鋼熱處理過程的要求,針對步進式加熱爐給出了煙道和水封槽檢測系統、空氣和煤氣主管道檢測控制系統、上均熱段檢測控制系統、下均熱段檢測控制系統、三上加熱段檢測控制系統、三下加熱段檢測控制系統、二上加熱段檢測控...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.2加熱爐PID仿真模型

17圖3.2加熱爐PID仿真模型Fig.3.2HeatingfurnacePIDsimulationmodel圖3.3常規(guī)PID仿真圖Fig.3.3ConventionalPIDsimulationdiagram為了描述系統的動態(tài)性能，本文采用如下的性能指標：超調量：響應曲線超出....

圖3.3常規(guī)PID仿真圖

17圖3.2加熱爐PID仿真模型Fig.3.2HeatingfurnacePIDsimulationmodel圖3.3常規(guī)PID仿真圖Fig.3.3ConventionalPIDsimulationdiagram為了描述系統的動態(tài)性能，本文采用如下的性能指標：超調量：響應曲線超出....

圖3.5模糊PID控制器結構圖

圖3.6模糊PID控制器在線自校正工作流程圖

21{}{}{}""",;,;,;ppiiiiiiddiipidk=k+eeck=k+eeck=k+eec（3.7）在線運行過程中，控制系統通過對模糊邏輯規(guī)則的結果處理、查表和運算，完成對PID參數的在線校正，其工作流程如圖3.6所示。圖3.6模糊PID控制器在線自校正工作流程圖....

本文編號：4013407