电弧炉电极调节器的优化研究与仿真  

Electrode Adjustment of Electric Arc Furnace Based on DRNN Neural Network PID Controller

作　　者：赵辉[1] 吴晓辰[2] 王红君[2] 岳有军[2] 

机构地区：[1]天津农学院,天津300384 [2]天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室,天津300384

出　　处：《计算机仿真》2012年第5期192-195,共4页Computer Simulation

基　　金：天津市自然科学基金项目(09JCZDJC23900;10JCZDJC23100);天津市科技支撑计划(10ZCECJD43080)

摘　　要：研究电弧炉电极存在非线性与时变性难以调节的问题,针对目前电弧炉电极调节系统在干扰下容易产生振荡且实时性差,造成电极反复调节浪费电能的现状。为解决上述问题,提出引入对角递归神经网络与PID控制相结合的DRNN-PID控制器,解决了传统电极调节系统抗扰性与实时性差的问题。仿真结果表明:DRNN-PID控制器改善了传统电极控制器的动态性能,提高了动态调节精度与实时性,为调节器设计优化提供了参考。Because of the disturbance, the electrode regulator system of arc furnace often produces the oscillation and has bad real-time, which causes the repeated adjustments and wastes electricity. This paper introduced a dynamic neural network PID controller based on the DRNN. Simulation results show that DRNN-PID controller improves the dynamic performance and dynamic adjusting precision of traditional electrode eontroller, and obtains good adjusting results.

关 键 词：电弧炉 电极调节系统 神经网络 调节器 

分 类 号：TF741.5[冶金工程—钢铁冶金]