基于神经网络预测控制的分段台车式电阻炉控制系统

作者：黄润

摘要：分段台车式电阻炉温度控制是自动控制领域中一个较为经典的应用,是金属工件热处理工艺的关键,其被控对象具有大滞后,升温单向性,大惯性等特点.电阻炉温度控制的精度直接影响着热处理工件的质量和一次成品率,为了克服上述复杂性,实现对电阻炉温度的良好控制效果,近年来产生了多种控制效果好,鲁棒性强的电阻炉温度控制算法.本文通过对多种不同的电阻炉温度控制策略的分析,结合本文中电阻炉炉膛结构的分段特性,采用神经网络构建电阻炉炉温的预测模型,实现了对分段台车式电阻炉温度的神经网络预测控制.通过对系统抗扰特性及鲁棒性方面的仿真分析,验证了本文所采用的控制策略可以实现良好的控制效果.根据热处理工艺的要求,本文完成了基于现场总线技术,集检测,控制,优化,管理和决策等功能于一体的具有高适应性,高可靠性和高稳定性的分段台车式电阻炉控制系统的开发,整个控制系统由计算机控制系统与电气控制系统两部分组成.计算机控制系统采用了二级计算机控制方式,自动化级采用三菱Q系列PLC,实现对分段台车式电阻炉14/26个加热区的温度控制和台车行走,侧墙密封装置,前段/后段加热元件接电装置的逻辑控制;上位监控级为在研华工业控制计算机上运行的工业组态程序,完成对整个控制系统的组态,报警,制表,曲线绘制等功能.电气控制系统由12台电气柜组成,接收来自自动化级的逻辑控制及温度控制信号,调节电力调整器电压输出,实现台车行走的变频控制及接电,密封电机的正反转控制.系统投入运行后的效果表明,整个控制系统具有良好的自适应性,鲁棒性及控制品质,能完全满足分段台车式电阻炉的热处理工艺要求.本文的主要研究成果:通过对分段台车式电阻炉控制系统的研制,解决了在不同大小的炉膛内对金属工件热处理过程中的高度非线性,升温单向性,高噪声干扰等关键技术问题,提高了热处理工件质量及一次成品率,是将先进控制技术应用于实际生产过程控制的一次成功尝试.收起

关键词：分段台车式电阻炉 神经网络 预测控制 车式电阻炉 炉膛结构 热处理工艺 温度控制算法