电石炉的建模与控制研究

• 作 者: 孙浩翔
• 出 处: 昆明理工大学
• 发表日期: 2019年01期
• 关键词: 电石炉 电极调节系统 电石炉系统模型 模糊控制 迭代学习控制

电石是一种常用的化工原料,被大量用于乙炔的生产、有机合成和金属焊接等方面。在目前的电石生产行业中,主要使用电热法生产电石,通常将电石炉作为主要的生产设备,生产时主要通过调节炉内三相电极的位置来控制炉内温度。电石炉是一个具有非线性、多变量、随机干扰严重和强耦合关系等特征的系统。而在实际的生产中,电石炉常通过人工操作进行控制,当现场人员操作不当或判断有误时极易导致三相电极电流的波动。这不仅影响电石质量,而且还会造成设备的损坏。因此,为了解决实际生产中所存在的问题,电石炉三相电极调节系统的控制成为了本文的重点研究对象。首先,本文以山西省阳泉市某电石厂中型密闭电石炉为研究背景,概述了电石行业的发展历史和现状,介绍了电石炉建模和电石炉控制的研究现状。并以现场的实际情况为基础,详细介绍了电石的性质、电石的生产原理、电石炉设备的结构及其生产工艺流程。其次,由于设计的电极控制策略需要进行调试和验证,而现场的调试和验证成本又很高。因此,需要建立电石炉的系统模型。首先,依靠现场采集的大量电石炉系统的输入输出数据,采用神经网络的辨识方法,建立了电石炉系统模型的基本框架。然后分别采用极限学习机和支持向量机建立了电石炉的系统模型。并使用相同的数据样本比较了两种建模方法的效果,结果表明极限学习机更适合用于电石炉系统模型的建立。最后,对目前常用的电石炉电极控制策略进行了详细的分析和对比,并结合现场实际情况,将恒电流法作为基本的控制思想。然后以恒电流法和现场的实际控制经验为基础,设计出电极调节系统的模糊控制器。由于模糊控制难以做到精确的控制,因此在模糊控制的基础上加入迭代学习控制,以此提高控制精度。最终采用模糊迭代学习控制设计出电石炉电极调节系统的复合控制策略。并利用建立好的电石炉系统模型,对该控制策略进行了有效性和可行性的验证。