【摘 要】
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连续退火炉作为轧钢企业的连续退火生产线上的主要设备之一,其温度的稳定性直接影响冷轧带钢的质量、产量和成本。连续退火炉温度控制系统的研究在提高生产率、改善产品质量
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连续退火炉作为轧钢企业的连续退火生产线上的主要设备之一,其温度的稳定性直接影响冷轧带钢的质量、产量和成本。连续退火炉温度控制系统的研究在提高生产率、改善产品质量和节约能源上起到举足轻重的作用。在连续退火炉的温度控制系统中,被控对象具有纯滞后、大惯性、非线性等特点,采用常规PID控制策略难以达到满意的控制效果。因此,研究一种新的控制策略对现有的系统进行改善,不仅具有一定的理论意义,而且具有实际价值。本文以本钢连续退火炉为研究对象,研究了连续退火炉的炉温控制问题。本文重点研究了连续退火炉温度控制系统,对系统中包含的炉温控制回路、煤气流量控制回路和空气流量控制回路进行了详细地分析,并建立了温度系统的控制模型,并对现场的控制策略即双交叉限幅控制进行深入地研究。最后通过现场的界面截图,对本钢的实际运行效果进行了分析,其结论是常规PID控制下的温度控制系统运行效果良好,但是在加热段表现出大滞后,炉温波动比较大。为了解决系统纯滞后问题,本文引进了Smith预估器。随后对Smith预估器基本原理进行了详细地分析,并建立了基于Smith预估器温度控制系统的控制模型。利用MATLAB分别对常规PID和Smith的温度控制系统进行仿真,对其结果进行比较分析。基于Smith预估器解决了由于系统纯滞后而引起的超调问题,但是调节时间还是仍旧未能改善,因此,有必要研究一种新的控制策略。本文在Smith预估器的基础上利用BP神经网络对常规PID参数进行优化。建立了模型,并利用MATLAB对控制模型进行了仿真,仿真结果与常规PID控制、基于Smith预估器的温度控制系统进行比较,结果表明基于BP优化后的系统不仅消除了由于纯滞后而引起的超调,并且提高了系统的响应速度,缩短了调节时间。
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