【摘 要】
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电渣炉重熔炼钢法在经过多年的实践和发展之后,已经取得了长足的进步,生产工艺也演变的多种多样。由于钢锭在经过重熔后,钢的成分大大改善,质量大大提高,所以电渣重熔目前广
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电渣炉重熔炼钢法在经过多年的实践和发展之后,已经取得了长足的进步,生产工艺也演变的多种多样。由于钢锭在经过重熔后,钢的成分大大改善,质量大大提高,所以电渣重熔目前广泛应用于工业生产,尤其是特种钢的加工。然而电渣重熔在控制上要求非常严格,要保证整个重熔过程的稳定性与可靠性,就必须采用合适的控制方法,设计出最优的控制系统。本文首先简单介绍了电渣重熔法的发展历史、工艺原理、控制现状以及电渣炉的硬件结构等。然后提出了针对正常重熔过程的迭代学习控制方法,并且分别利用开、闭环的PID型迭代学习算法设计了迭代学习控制器,并对整个控制系统进行了仿真研究。初始的基本进给速度根据重熔理论由模型计算得到。针对迭代学习控制算法的鲁棒性不够强的特点,提出了对迭代学习律中的PID参数进行模糊优化的思想,即以系统的误差e和误差变化率ec为输入量,以PID参数的变化量为输出量设计一个模糊控制器,同样也进行了仿真研究。最终通过模糊迭代学习,系统的实际熔速输出良好地跟踪了给定的熔速曲线,而且也保证了当系统存在大扰动以及系统参数发生变化时系统的鲁棒性,这样可以使重熔过程更加稳定,提高重熔金属质量。本文以“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项为背景,研究新的控制方法的应用,从工艺上来讲,熔速控制比原来的电流控制具备一定的优势,从仿真结果来看,迭代学习控制的效果也非常显著,重熔更加平稳。特别是在加入了模糊控制之后,系统的鲁棒性也得到了极大的改善,整个控制算法取得了较好的应用效果。
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