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根据连续式轧钢加热炉的特点和工艺条件,将智能控制思想应用于加热炉燃烧过
程控制，分析了加热炉的计算机控制系统的结构和功能，该系统主要由直接数字控制(DDC)和监督控制(SCC)二级组成。实时控制结果表明,这种控制系统是可行的,能够收到满意的控制效果,该系统在工业炉窑控制中取得了明显的经济和社会效益。
关键词：轧钢加热炉；智能控制；节能
神经网络控制是在控制过程中利用计算机vwin 人脑的形象思维的能力,采用不同的连接
方法将各个神经元连接在一起来模拟人类的形象思维的方法。它具有自适应、自组织、自学习功能，鲁棒性强,能最大限度地识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息,进行启发和逻辑推理,从而实现对缺乏精确模型的对象进行有效的控制[1]。加热炉是具有大惯性、纯滞后、多变量、时变参数的复杂过程对象,工作机理复杂,有些机理还不十分清楚, 很难用数学模型精确表达[2-3]。对于这样一个灰箱或近于黑箱的系统,采用常规理论和方法进行控制,无法收到预期的控制效果。对于这种用一般调节规律不能满足要求的系统,且在燃料热值和残氧难以检测的情况下,我们根据易于检测的各种流量、压力和温度三组物理量,采用神经网络技术,按照人工智能的方法自动搜索并跟踪最佳燃/空比,实现最佳燃烧和综合自动控制。
程控制，分析了加热炉的计算机控制系统的结构和功能，该系统主要由直接数字控制(DDC)和监督控制(SCC)二级组成。实时控制结果表明,这种控制系统是可行的,能够收到满意的控制效果,该系统在工业炉窑控制中取得了明显的经济和社会效益。
关键词：轧钢加热炉；智能控制；节能
神经网络控制是在控制过程中利用计算机vwin 人脑的形象思维的能力,采用不同的连接
方法将各个神经元连接在一起来模拟人类的形象思维的方法。它具有自适应、自组织、自学习功能，鲁棒性强,能最大限度地识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息,进行启发和逻辑推理,从而实现对缺乏精确模型的对象进行有效的控制[1]。加热炉是具有大惯性、纯滞后、多变量、时变参数的复杂过程对象,工作机理复杂,有些机理还不十分清楚, 很难用数学模型精确表达[2-3]。对于这样一个灰箱或近于黑箱的系统,采用常规理论和方法进行控制,无法收到预期的控制效果。对于这种用一般调节规律不能满足要求的系统,且在燃料热值和残氧难以检测的情况下,我们根据易于检测的各种流量、压力和温度三组物理量,采用神经网络技术,按照人工智能的方法自动搜索并跟踪最佳燃/空比,实现最佳燃烧和综合自动控制。
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