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    基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加熱爐爐溫優(yōu)化控制研究

    2016-03-05 14:15陳洪軍
    中國高新技術(shù)企業(yè) 2015年35期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化控制

    陳洪軍

    摘要:在鋼鐵熱軋生產(chǎn)過程中,鋼坯加熱控制系統(tǒng)是復(fù)雜的工業(yè)控制過程,具有多變量、大慣性、非線性、強(qiáng)耦合的特點(diǎn),所以干擾非常嚴(yán)重,建模十分困難,常規(guī)的控制方法難以取得理想的控制效果。模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制算法的優(yōu)點(diǎn),對加熱爐爐溫進(jìn)行優(yōu)化,對鋼鐵企業(yè)降低能耗、節(jié)約能源具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

    關(guān)鍵詞:鋼坯加熱爐;模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);優(yōu)化控制;鋼鐵熱軋生產(chǎn);爐溫控制 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    中圖分類號:TP273 文章編號:1009-2374(2015)35-0030-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.35.015

    1 加熱爐鋼坯加溫方式

    熱軋生產(chǎn)過程溫度經(jīng)過幾個階段最終達(dá)到滿足工藝要求,使鋼坯表面溫度與目標(biāo)溫度之差、斷面溫差均滿足溫差,對鋼坯的加熱過程進(jìn)行分析。爐溫分布的不同,鋼坯的升溫過程和能耗也不同,在加熱爐的生產(chǎn)實(shí)踐中產(chǎn)生了三種不同的加熱方式。

    第一種,鋼坯在開始階段升溫過于緩慢,所以需要給加熱爐加大燃料,提高鋼坯升溫速度,結(jié)果造成后期升溫梯度很大,容易導(dǎo)致鋼坯的表面和內(nèi)部的溫差較大,鋼坯受熱不均勻,容易損傷軋機(jī),同時燃料也消耗非常大。

    第二種,開始階段溫度較低時,鋼坯升溫速度比較緩慢,鋼坯產(chǎn)生的溫度應(yīng)力較小,造成鋼坯的加熱速度限制比較小,又經(jīng)過短時間的均熱段,鋼坯表面溫度和中心溫度的溫差很小,基本上很接近,溫度達(dá)到均衡,適合出爐,從而縮短了鋼坯在爐內(nèi)的停留時間,降低了鋼坯的氧化燒損程度,也減少了燃料的大量浪費(fèi),提高產(chǎn)品的成品率。

    第三種,開始階段鋼坯升溫較快,導(dǎo)致鋼坯表面溫度和中心溫度的溫差也很大,絕大多數(shù)鋼種在溫度較高時都是處于彈性狀態(tài),鋼坯加熱速度太快的情況下,造成軋制后的產(chǎn)品質(zhì)量較差。

    2 模糊控制系統(tǒng)

    模糊控制系統(tǒng)是人工智能算法和現(xiàn)代先進(jìn)控制理論與技術(shù)相結(jié)合的一種模糊集成控制。模糊控制系統(tǒng)由以下四部分組成:

    2.1 被控對象

    加熱爐爐溫優(yōu)化的被控對象為確定的單變量線性數(shù)據(jù),采用溫度傳感器進(jìn)行采集,這種多因素變量適合模糊控制。

    2.2 輸入/輸出接口

    本文模糊控制系統(tǒng)部分采用的是一個單輸入、雙輸出模糊控制系統(tǒng),單個輸入量分別為給定溫度和爐內(nèi)溫度、設(shè)定值的差值及其變化率,輸出量為煤氣閥開度、空氣閥開度。實(shí)際中,大多數(shù)數(shù)據(jù)的采集為模擬變化量,在接口中,還應(yīng)該設(shè)置A/D、D/A轉(zhuǎn)換。

    2.3 模糊控制器

    模糊控制器本質(zhì)上是一個非線性控制器,采用偏差與偏差率作為輸入,通過模糊控制知識表示和規(guī)則推理。

    2.4 執(zhí)行機(jī)構(gòu)

    大多執(zhí)行機(jī)構(gòu)采用電機(jī)進(jìn)行控制,本文也是采用電機(jī)對煤氣閥開度、空氣閥開度進(jìn)行控制,調(diào)節(jié)煤氣與空氣的比例,以達(dá)到爐內(nèi)溫度的最適宜情況。

    3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法是把誤差歸因于閾值和連接權(quán)值采用的不適當(dāng)。通過反向傳播給各連接節(jié)點(diǎn),算出各連接節(jié)點(diǎn)的參考誤差,對各連接權(quán)值和閾值進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到相應(yīng)的映射要求。

    4 基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加熱爐爐溫優(yōu)化

    4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常指將模糊化概念和模糊推理引入神經(jīng)元的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖1所示:

    輸入量為溫度的偏差(設(shè)定值與實(shí)測爐溫之差)e和偏差的變化率ec,通過模糊化的處理,得到各自的模糊語言變量E和EC。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出加熱爐的煤氣和空氣閥開度的模糊語言值,通過去模化后,實(shí)現(xiàn)通過閥門的開度控制爐膛溫度。

    4.2 模糊神經(jīng)算法

    4.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的調(diào)整。本系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)的等價連接方式,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本系統(tǒng)中的作用是將本領(lǐng)域?qū)<业闹R和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行數(shù)字化的模糊化處理,所以本系統(tǒng)采用輸入值和權(quán)值均為模糊量五層的FNN3型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,依次為輸入層、模糊化層、隱含層、反模糊化層、輸出層。通過BP算法修正二、三和三、四層之間的連接權(quán)值和閾值以及隸屬度函數(shù)的參數(shù)。

    4.2.2 優(yōu)化隸屬度函數(shù)。在給定輸入樣本后,通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)學(xué)習(xí),不斷調(diào)整模糊控制規(guī)則來適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬度函數(shù)的變化趨勢,使模糊控制方法與加熱爐溫度調(diào)整更加適應(yīng),達(dá)到通過PID控制器調(diào)節(jié)煤氣、空氣閥的開度。

    4.3 模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法

    根據(jù)上節(jié)所述,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法如下:

    4.3.1 選定BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、加權(quán)初值、選定學(xué)習(xí)速率和慣性系數(shù)。

    4.3.2 對誤差的變化率、溫度誤差進(jìn)行模糊化處理,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

    4.3.3 計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層神經(jīng)元的輸出以及輸入,控制PID控制器的參數(shù),控制煤氣閥開度、空氣閥

    開度。

    4.3.4 采用的是經(jīng)典增量式數(shù)字PID控制,控制

    式為:

    4.3.5 計算修正輸出層、正隱含層的連接權(quán)值。

    5 仿真實(shí)驗(yàn)

    本文以Q235,150mm*150mm*4000mm鋼為例,鋼坯在爐時間為5小時左右,出爐溫度為1200℃~1280℃為例,在MATLAB中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果對比,圖2為優(yōu)化前后的溫度對比。h/H為加熱時間與在爐內(nèi)的加熱時間的比值。

    (上方曲線b1是優(yōu)化后加熱爐的溫度,下方曲線b2是傳統(tǒng)控制方法加熱爐溫度)

    6 結(jié)語

    仿真結(jié)果證明綜合優(yōu)化后,能夠在鋼坯溫度分布不符合要求下,調(diào)整鋼坯的加熱過程,減少了兩者不必要的能耗,同時保證了粗軋制機(jī)組的生產(chǎn)安全。根據(jù)信息動態(tài)的調(diào)整加熱爐加熱過程,利用溫度反饋到加熱爐好壞反應(yīng)鋼坯質(zhì)量,對鋼鐵生產(chǎn)改造具有非常重大的意義。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 陳南岳.現(xiàn)代加熱爐過程控制技術(shù)及其數(shù)學(xué)模型[J].冶金自動化,1985,(3).

    [2] 王中杰,關(guān)守平,柴天佑.加熱爐自適應(yīng)鋼坯溫度預(yù)報模型的開發(fā)[J].鋼鐵研究學(xué)報,1999,11(2).

    [3] 王錫淮,李少遠(yuǎn),席裕庚.加熱爐鋼坯溫度軟測量模型研究[J].自動化學(xué)報,2004,30(6).

    [4] 田景文,高美娟.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及應(yīng)用[M].北京:北京理工大學(xué)出版社,2006.

    (責(zé)任編輯:周 瓊)

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