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针对电弧炉炼钢过程的高度非线性、时变性和不确定性,采用基于遗传算法的神经网络控制,设计了神经网络预估模型和神经网络控制器,优化了功率设定点,实现了高阻抗电弧炉炼钢过程的最优化控制.实际应用结果表明,该系统能较好地适应负荷变化与外部干扰,其控制性能优于普遍电弧炉控制系统,从而降低了生产成本,提高了生产效率.