退火炉控制技术的新进展
退火炉控制技术的新进展
智能控制技术特别适合于退火炉这样具有非线性、时变的控制系统。随着智能技术的不断发展,越来越多的智能技术融入到控制理论中,如专家系统控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法、人工免疫等控制算法。这些控制方法在退火炉等工业炉窑控制中也逐步得到了应用。
退火炉主要部件为加热部件和冷却部件,期望能实现比较均衡稳定的温度控制。国内外很多学者在温度控制方面进行了大量的研究,在控制方法和控制手段上的研究成果直接推动着退火炉控制的研制工作。
对罩式光亮退火炉控制系统进行了分析研究,使用PID算法进行编程,采用可编程控制器在该炉电气控制系统中进行了实际应用,取得了较好的生产效益。
将一种非线性多变量模型预测分程过渡控制方法应用到退火生产控制技术中,提出了一种新的退火过程控制法。对生产过程采用非线性预测控制分程过渡的优化处理。将被控对象的离线优化轨迹应用到控制器中。通过反馈控制,对控制器的一些实时参数加以补偿,经过在线滚动优化,使实际的输入、输出曲线尽可能接近给定的理想曲线。
将免疫遗传算法引入真空退火炉炉温控制中,利用免疫遗传算法在线调节PID控制器参数,使得PID控制器能够适应对不同种类工件的温度控制需要。实践应用表明,此方法能够有效地减少工件退货时间,降低废品率,大幅提高了生产效率。
将粒子群优化算法引入到连续退火炉温度控制中,利用粒子群优化算法辨识模型参数,再将辨识出的模型应用于模型预测控制中,并实现对连续退火炉加热段出口带钢温度的控制。
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