焦炉集气管压力智能解耦控制系统的应用

针对某钢铁焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性的特点，结合模糊控制、PID控制、解耦控制和专家控制的优点，提出集气管压力的智能解耦控制方法，并将该控制方法应用于某焦化厂1号、2号焦炉智能解耦控制器。实际运行结果表明，当焦炉开盖、关盖、外送压力和煤气流量等因素引起集气管压力波动时，系统能迅速调节蝶阀开度使压力在15S内达到稳定，并且能够保证集气管压力稳定在工艺要求的波动范围内。     

基于LS-SVM逆系统的焦炉集气管压力系统内模控制

焦炉集气管压力是炼焦生产过程中重要的工艺参数,其值是否稳定,直接影响到煤气质量、焦炉寿命、焦炭质量和生产环境。针对焦炉集气管压力系统是一个强干扰、非线性和多变量耦合的复杂系统,采用LS-SVM辨识出焦炉集气管压力系统的逆系统模型,并将其串联在原系统之前,运用逆系统的方法将集气管压力系统解耦成2个相互独立的单输入单输出伪线性子系统。同时,对解耦后的系统采用非线性内模控制策略以保证系统的鲁棒性和稳定性。仿真和应用结果表明该控制策略的解耦控制效果较好,提高了系统的快速调节能力和跟踪精度,而且增强了系统的鲁棒性,可以保证焦炉集气管压力稳定在现场工艺要求的范围内。     

焦炉集气管压力系统的复合自适应PID控制

对多变量耦合且存在时变性的焦炉集气管压力系统,提出了一种基于支持向量机结合自适应PID的控制方法.采用支持向量机逆系统的方法来进行解耦控制,使得MIMO(多输入多输出)的集气管压力系统解耦成相互独立的SISO(单输入单输出)伪线性子系统.对于解耦后的SISO(单输入单输出)系统采用单神经元自适应控制算法,实时在线调整PID参数.仿真结果表明该控制策略实现了集气管压力系统的动态解耦控制,迅速跟踪变化,提高了系统的快速调节能力和稳态精度,增强了系统的鲁棒性,可以保证焦炉集气管压力稳定在现场工艺要求的范围之内.     

焦炉集气管压力模糊神经网络控制系统

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统的特点,提出了一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案:应用遗传算法对模糊神经网络结构和参数进行优化,采用PLC的逻辑梯形图语言编程实现智能协调运算,将系统的硬件高可靠性、软件灵活性与现代智能控制相结合,保证了集气管压力稳定在工艺要求范围内.     

基于模糊理论的焦炉集气管压力控制系统的设计与实现

针对湘钢焦炉集气管压力和鼓冷系统吸力控制特点,对原有系统进行改造,将模糊控制技术和常规PID控制技术相结合,提出了一种基于模糊理论的焦炉集气管压力控制方法,结合相邻通道的波动引起的耦合现象,采用模糊解耦原则进行解耦控制。通过matlab仿真表明：模糊PID参数自整定算法与常规PID相比,具有更好的动态特性。实践证明该方法有效实现了对集气管压力系统的智能控制。     

焦炉集气槽控制系统

针对焦炉末期生产炉况频繁失常，而焦炉集气管压力为多变量非浅性系统，又是焦炉生产一个重要工艺参数，采用基于模糊神经网络的控制策略和结构优化设计的方法，对焦炉集气管压力进行智能协调控制，工程应用表明系统的有效性。     

焦炉集气管压力模糊控制系统的研究

针对焦炉集气管压力控制系统的强耦合、参数时变的特点,提出了一种自寻优模糊控制器,实现焦炉焦气管压力的自动控制。实验结果表明,这种模糊控制器是成功的。     

基于子空间辨识的焦炉集气管压力控制

针对焦炉集气管压力具有多变量、耦合、时变性等特点,设计焦炉集气管压力增量式在线子空间多变量预测控制策略.在增量式子空间预测控制的基础上,引入滚动窗口子空间辨识方法,设计子空间预估器模型的更新策略,实现了在线子空间自适应预测控制.应用在线子空间辨识方法对焦炉集气系统现场数据进行辨识,取得了较好的预测精度;利用子空间预估器模型进一步建立焦炉集气系统的状态空间模型,在考虑输入约束、模型时变和干扰的情况下,该模型表现出了很好的控制精度和性能.     

非线性炉群智能解耦的一种新算法

针对系统的非线性多变量耦合特性,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网(MFFNN)智能解耦的新算法,通过神经网络的自学习能力,调节隶属函数的形状及结论值,使MFFNN具有自学习、自适应的能力,并用主机、接口及炉群组成系统验证了该算法,仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明,这种算法对于非线性多变量的解耦效果良好.     

焦炉集气管分管压力自适应模糊控制算法

针对焦炉集气管压力控制难以建立精确的数学模型，且工况复杂，提出采用集气管分管压力自适应模糊控制算法，在线调整控制参数，在兖州矿区焦化厂实际应用中取得良好效果。焦炉集气管分管压力自适应模糊控制算法@刘晓强 @郝榕 @谭得健     

焦炉集气管压力系统智能控制与仿真

由于焦炉集气管压力系统具有强干扰、多耦合、时变和非线性的特点，目前的控制系统效果并非十分理想。针对这种情况，提出将参数在线自调节与多变量模糊规则解耦相结合的智能控制策略，设计了焦炉集气管压力智能控制系统，并利用MATLAB进行了仿真研究。仿真结果表明，该智能控制系统可获得理想的调节效果。     

焦炉集气管压力自适应预测解耦控制系统设计

针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性、时滞等特点,在系统控制过程中将压力分段考虑,用基于RBF神经网络辨识的单神经元控制器和PID控制相结合的方法,保证集气管压力稳定在工艺要求的范围内;在总管控制级用RBF神经网络预测模型对鼓风机机前吸力的实际输出进行超前预测以克服鼓风机控制系统的时滞.仿真示例和应用结果都表明该方案具有理想的控制效果.     

煤气混合加压过程的智能解耦控制方法与应用

针对煤气混合加压过程的特点，提出一种融合模糊控制和专家控制的煤气混合智能解耦控制方法。热值压力解耦控制回路以热值为主要控制目标，通过模糊专家解耦控制策略和蝶阀组控制策略，保证混合煤气热值满足要求，同时稳定加压机前的压力；压力控制回路通过前馈和反馈专家控制器，使混合煤气压力跟踪给定值。实际运行结果验证了控制策略的有效性，煤气热值和压力误差均在设定值的5％之内。     

焦炉集气管压力优化控制策略

以唐山钢铁(集团)有限公司炼焦制气厂1号、2号焦炉集气管工艺过程为例,介绍了一种普遍适合于钢铁企业焦炉集气管压力调节的控制策略.     

集气管压力控制系统实验仿真平台的设计

集气管压力的控制在焦炉生产中将直接影响焦炭及煤气的有效生产。该文采用Lab VIEW软件对集气管压力控制系统实验仿真平台进行了设计,该平台在实现压力采集、数据处理、报警、开关状态检测和远程调用等功能基础上,通过模糊控制器能够迅速地完成集气管压力缓慢变化、快速变化和突变3种情况的调节控制,且得到了较好的控制效果。     

焦炉集气管压力优化控制策略

以唐山钢铁(集团)有限公司炼焦制气厂1号、2号焦炉集气管工艺过程为例，介绍了一种普遍适合于钢铁企业焦炉集气管压力调节的控制策略。     

集气管压力系统的神经网络逆解耦复合控制

针对集气管压力系统具有强干扰、强耦合、非线性、多参数等特性,依据逆系统解耦原理,分析了集气管压力系统数学模型的可逆性;采用对非线性具有较强逼近能力的BP 神经网络,逼近集气管压力系统的逆系统;神经网络逆系统与原系统构成伪线性解耦复合系统,实现集气管压力系统的神经网络逆解耦复合控制。仿真结果表明该方法实现了系统解耦,具有一定的应用性。     

焦炉集气管分管压力自适应模糊控制算法

针对焦炉集气管压力控制难以建立精确的数学模型,且工况复杂等原因,提出采用集气管分管压力自适应模糊控制算法,在线调整控制器参数。该算法在兖州矿区焦化厂实际应用中取得良好的效果。     

“焦炉集气管压力微机控制系统”通过技术鉴定

该课题是自动化系张可仁副教授等和唐山市焦化厂共同完成的,于1992—11—27由省冶金企业集团公司主持通过了技术鉴定。专家一致认为在“焦炉集气管压力微机控制系统”中,首次采用了变频调速技术。与原有控制方式相比,具有准确、稳定、可靠的优点。微机自动控制系统设计合理,运行稳定可靠,控制准确及时,抗干扰能力强。     

复热式捣固焦炉信息自动化建设

阐述了复热式捣固焦炉信息自动化建设的必要性,详细介绍了DCS控制系统、集气管调节控制系统、管理局域网系统建设的实施过程,最后对复热式捣固焦炉信息自动化建设的实施效果进行了评价。