基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID的焙燒爐溫度控制算法研究.pdf

1、陽(yáng)極焙燒是鋁工業(yè)的重要工序之一，陽(yáng)極焙燒質(zhì)量的好壞將直接影響到鋁電解生產(chǎn)的電流效率和能耗。因此，如何改進(jìn)陽(yáng)極焙燒技術(shù)提高陽(yáng)極質(zhì)量就成為鋁電解工業(yè)的重要課題。而加緊對(duì)陽(yáng)極焙燒爐的基礎(chǔ)理論及控制算法進(jìn)行深入系統(tǒng)研究就成為實(shí)現(xiàn)這一目的的必然途徑。這也是國(guó)內(nèi)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)新型焙燒爐控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的迫切需求。本文主要針對(duì)白銀鋁廠預(yù)焙陽(yáng)極焙燒爐，展開(kāi)對(duì)陽(yáng)極焙燒溫度控制算法的研究。 本文首先詳細(xì)地?cái)⑹隽岁?yáng)極焙燒爐的焙燒機(jī)理，簡(jiǎn)單介紹了陽(yáng)極

2、焙燒爐的工作原理及結(jié)構(gòu)組成，并對(duì)陽(yáng)極焙燒爐的生產(chǎn)工藝進(jìn)行了總結(jié)。綜述了目前國(guó)內(nèi)外陽(yáng)極焙燒技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r，分析了研究陽(yáng)極焙燒爐溫度控制算法的現(xiàn)實(shí)意義。提出了在我國(guó)開(kāi)展陽(yáng)極焙燒爐溫度控制算法研究的綜合思路，并以此作為本文的研究思路，展開(kāi)了相應(yīng)的研究工作。 針對(duì)預(yù)焙陽(yáng)極焙燒爐溫度控制系統(tǒng)是一個(gè)大時(shí)滯、非線性、無(wú)精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)存在擾動(dòng)，且不可測(cè)量，爐室間溫度存在嚴(yán)重的耦合。本文提出了采用基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)

3、PID控制策略，該方法是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力在線調(diào)整PID控制器的參數(shù)，因而，其兼顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)PID控制的特點(diǎn)，能根據(jù)被控對(duì)象當(dāng)前特征迅速地做出相應(yīng)決策、克服實(shí)際控制過(guò)程穩(wěn)態(tài)性和準(zhǔn)確性之間的矛盾。為了實(shí)現(xiàn)預(yù)焙陽(yáng)極焙燒爐的解耦控制，本文采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分散解耦控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力、非線性映射能力和容錯(cuò)能力來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的在線解耦。該控制算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，便于實(shí)現(xiàn)并行分布式實(shí)時(shí)處理，在工程上會(huì)使設(shè)計(jì)問(wèn)題簡(jiǎn)化，適合預(yù)焙陽(yáng)極焙燒爐溫度控

4、制。 本文在對(duì)以上兩種算法研究的基礎(chǔ)上，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分散解耦控制算法結(jié)合起來(lái)，提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID的在線解耦控制算法，以適應(yīng)預(yù)焙陽(yáng)極焙燒爐復(fù)雜工況和高指標(biāo)的控制要求。該算法既避免了當(dāng)單獨(dú)采用自適應(yīng)PID控制算法時(shí)，多變量被控對(duì)象耦合嚴(yán)重，控制效果不佳的問(wèn)題；又解決了當(dāng)單獨(dú)采用分散解耦算法時(shí)，出現(xiàn)多變量被控對(duì)象模型參數(shù)發(fā)生變化，原有的控制器參數(shù)不能適應(yīng)變化后的對(duì)象的問(wèn)題。將其應(yīng)用