加热炉炉温智能控制系统的一种设计方案  

Design of Intelligent Control System of Temperature for Heating Furnace

作　　者：武娜[1] 张绍德[1] 金涛[2] 

机构地区：[1]安徽工业大学电气信息学院,安徽马鞍山243032 [2]西安建筑科技大学信控学院,陕西西安710000

出　　处：《工业控制计算机》2012年第3期59-61,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：针对步进式加热炉炉温控制系统中存在时变、非线性等特征,设计了燃气、空气回路流量设定值调节系统,并在该系统中了采用RBF神经网络整定PID控制器参数;针对炉温控制系统中参数耦合和系统模型不确定的问题,分别在燃气和助燃空气回路中设计了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的逆控制解耦系统,并对燃气和空气回路流量设定值进行动态跟踪。仿真结果表明:该步进式加热炉炉温智能控制系统具有鲁棒性好、抗干扰能力强、超调小,动态跟踪品质好和稳态精度高等特点。Aiming at the characteristics of the time-varying,nonlinear coupling etc in the temperature system for walking beam reheat furnace,this paper designs the setting value control system of air and fuel loop.In this system RBF neural network tuning PID control algorithm is used,with-in mind the problem of coupling parameters and the system model of uncertainty in the furnace temperature control system.In fuel and air loop this paper design the inverse control decoupling system, which based on least squares support vector machine and tracked dynamically the settinq value of air and fuel loop.

关 键 词：加热炉 逆模型辨识 智能控制 LS—SVM 微粒子群算法(PSO) 

分 类 号：TP273.5[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]