阳极焙烧温度模型的辨识

阳极焙烧温度系统是一个含有耦合、大时滞、非线性的多变量系统。为实现对阳极焙烧温度的精确控制,依据现场采集的大量温度数据,采用PSO方法,辨识出阳极焙烧炉温度的二阶惯性滞后控制模型,并与实际温度输出进行比较,验证了模型的有效性,为阳极焙烧温度的精确控制创造了前提条件。     

模糊PID改进算法在热重分析炉温度控制中的应用

为了解决热重分析仪器反应迟钝、不能线性控温等问题,提出了一种模糊PID改进算法.首先设计对应的模糊PID控制器来进行温度的控制,其次借助于ANSYS软件建立炉温度场模型,分析得出炉温受加热功率、燃烧物放热等因素的影响.为了能更加精准地进行温度控制,对控制器进行了改进,加入了非线性校正参数αt和燃烧放热补偿参数uq.经过Matlab/Simulink仿真实验并与传统的控制器进行对比分析,改进的模糊PID控制器调节时间缩短了19.8s,超调量减少了0.92,能较为有效地解决热重分析设备反应迟钝、温度非线性等问题.     

球团竖炉气固流动与焙烧过程耦合的三维数值模拟

基于欧拉多相流模型,建立了球团竖炉气固流动与焙烧过程耦合的三维数理模型,其中气相采用标准k-e湍流模型,固相采用颗粒动理学模型,化学反应采用氧化动力学模型.对不同工况下的焙烧过程进行三维数值模拟计算,探讨了不同操作参数对竖炉炉温和焙烧产物Fe2O3产率的影响规律.结果表明,竖炉炉温和焙烧产物Fe2O3的产率对入炉烟温、入炉烟气量和冷却风量均存在最大需求值,分别为1 400 K,65.6 t/h,7.8×104 m3/h.达到最大需求值前,炉温和Fe2O3的产率均随入炉烟温、入炉烟气量和冷却风量的增加而增加.超过最大需求值后,竖炉炉温随入炉烟温、冷却风量的增加而降低,随入炉烟气量的增加变化不大;Fe2O3的产率随入炉烟温、入炉烟气量的增加而降低,随冷却风量的增加而增加.     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

单片机温度控制系统方案的研究

目前的老式加热炉大多采用动圈式调节炉温控制,但较低的控制精度限制了其应用范围.针对该问题不足提出基于单片机的炉温控制方案,建立了系统数学模型,并推导出其状态空间方程,给出了通过调节参数达到目标温度的控制方案.通过仿真为实验提供了参考的调节参数,实验表明,该方案可以取得满意的准确度.     

气化炉温度软测量模型的应用分析

本文通过分析构建气化炉温度软测量模型的方法,并针对水煤浆煤气化工艺流程提出采用软测量模型监测气化炉温度的基本思路,通过工业现场的数据构建有效的软测量模型可以实现对气化炉温度的监测,从而达到提高生产效率和为生产提供控制决策的目的。     

电阻炉温度控制系统的设计与实现

设计和实现了一种采用工控机与温度模块、PWM输出卡、固态继电器及相关控制电路搭建的计算机电阻炉温度控制系统。该系统以PWM方式对执行器件（固态继电器）进行调节,实现了对电阻炉温度的精确控制。根据电阻炉升温单向性、大惯性、纯滞后的特点,改进了PID控制算法,采用分段PID结合积分分离或积分削弱算法的控制方案,实现了对电阻炉温度的大范围的连续调节,满足了复杂热处理工艺对温度的控制精度和控制规律的需要。     

预焙阳极焙烧炉控制中模糊PID复合控制的应用

阐述一种基于模糊PID技术对工业焙烧炉控制过程中预焙阳极焙烧炉温度改进控制方案,并在计算机下建模仿真,仿真结果显示本方法在跟踪能力、自适应能力、抗干扰能力都明显优于常规PID控制和一般模糊控制。     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

火灾模拟实验智能测控系统

按国际标准ISO834升温特性, 针对火灾模拟实验炉开发了一套火灾模拟实验过程智能测控系统. 该系统包含带智能通信的多路温度采集、带主元分析神经网络炉温数据融合、炉温智能PID控制等多种智能信息处理技术. 智能通信同时拥有RS-485串行和EPP并行接口, 保证了所采集的多路温度数据的实时性;采用带主元分析和RBF神经网络的炉温数据融合模型使炉温估计精度比采用常规的最小二乘方法所得的拟合精度明显提高;采用智能PID控制则使炉膛的实际升温曲线符合ISO834国际标准升温要求.     

模糊自适应PID控制在阳极焙烧中的应用

阳极焙烧是铝工业的重要工序,温度是焙烧过程中最重要的控制参数,温度的控制系统是一个典型的非线性、时变、大滞后系统。应用模糊自适应PID控制器对其进行控制,既利用了模糊控制适应能力强、动态特性好、抗干扰能力强的特点,又利用PID控制消除了系统静差,使控制系统的动态和静态品质都得到极大的提高,取得了较理想的控制效果。     

阳极焙烧炉燃烧室三场动态仿真

采用计算流体力学、传热学与燃烧学的原理和模型,利用英国ＡＥＡ公司开发的一种实用流体工程分析软件ＣＦＸ－４．１Ｃ在ＤＥＣ－Ａｌｐｈａ２５０工作站上进行计算,得到了阳极焙烧炉燃烧室中的准动态流场、温度场和浓度场,为阳极焙烧炉结构和操作参数的优化提供了较准确、快速且经济的研究手段．     

温度预测模糊控制系统

将预测控制与模糊控制结合起来,形成一种预测模糊控制算法,并将该算法用于工业电阻炉的实时温度控制,获得了良好的控制效果。算法中,预测控制负责提高控制精度,模糊控制负责为实时控制提供预测模型未收敛时的控制量及模型收敛后的修正前控制量。     

加热炉待轧时炉温模糊决策

基于对加热炉动态过程受控特征分析,将数学模型方法、模糊控制理论和模糊优化方法应用于加热炉动态过程炉温优化及控制研究.建立了加热炉待轧时炉温模糊优化模型,构造了以钢坯导热机理模型为基础的炉温在线模糊控制决策系统.在此基础上对典型待轧过程进行了炉温控制决策的计算机数值仿真.结果表明,炉温模糊决策结果使在炉钢坯获得了满意的控制效果.本文的模型方法可以有效地应用于加热炉控制系统.     

模糊控制算法在温度控制系统中的研究

本文结合电加热炉的控制特性,分析了传统PID算法控制器和模糊逻辑控制器的优缺点,并根据智能控制理论的前沿研究,选择了模糊PID复合控制(Fuzzy-PID)来实现对电加热炉这一数学模型为双输入双输出系统的智能控制。根据实际温控系统的要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统,具备一定的自适应控制能力,因而特别适用于难于用精确数学模型描述的温度控制系统,有较强的稳定性和鲁棒性。     

模糊可靠控制研究综述

现代工业控制系统正朝着复杂化、大型化的方向发展,由于实际中的各种复杂因素,控制系统往往不可避免的会存在故障。一旦系统出现故障,可能造成很大的经济损失,提高现代系统的安全性与可靠性是控制领域中的重要问题。可靠控制作为智能控制的重要组成部分,是一种处理复杂系统的有效方法。模糊控制是以模糊集合论、模糊逻辑推理和模糊语言变量为基础的一种计算机数字控制,对于无法建立或难以建立数学模型的场合,可用模糊控制技术来解决。因此模糊控制与可靠控制的结合具有十分重大的理论意义以及实际意义。回顾模糊控制和可靠控制的发展历程,概述模糊控制及可靠控制目前的研究现状,说明模糊可靠控制的特点,并介绍国内外学者在该领域做出的重要成果,最后展望这一研究领域的研究方向。     

预测模糊自整定PID集成控制系统在温度控制中的应用研究

设计了一种基于预测的模糊自整定PID温度控制技术,它采用计算机模型预测与模糊PID自整定控制器相结合的控制技术,具有精确度高、稳定性好的特性,对非线性、时变性和大滞后性的温度控制对象具有良好的控制效果,适用范围宽。     

阳极焙烧炉火道结构优化

对阳极焙烧炉的火道结构进行了优化模拟计算。分析了两种结构优化方案的可行性，并得出综合优化方案。研究表明，适当调整挡板的位置可以改善气流的分布。结果显示，综合优化方案对改善阳极焙烧炉的燃烧条件有着显著效果。数值模拟的方法为阳极焙烧炉结构和运行参数的优化提供了较准确、快速和经济的研究手段。     

一种PID控制与模糊控制相结合的智能温度控制系统

根据某加热炉的控制要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统。采用Fuzzy-PID复合控制算法,具有模糊控制灵活、响应快、适应性强等优点,又具有PID控制精度高的特点。该系统采用PLC作为控制系统的核心,通过对偏差的智能化处理,以及引入最大最小限幅值,智能分段控制等概念,实现对数学模型不确定的控制对象的满意控制,使系统具有可靠性高、使用寿命长等适合实际工业现场的特性。