焦炉集气管压力模糊神经网络2课件

1、焦炉集气管压力模糊神经网络控制系统 演讲者：杨通辉指导教师：吴耿锋2004.4.22工艺简介 8090 3540问题的提出焦炉集气管压力控制是焦炉控制的关键之一。压力大时焦炉冒烟严重，近距离不能看清设备，大量焦炉媒气进入空气中，污染环境；压力小时空气吸入严重，影响焦炉寿命和焦炉煤气质量。 解决问题需要考虑的因素焦炉集气管压力系统是一个耦合严重、具有严重非线性、时变特性、扰动变化激烈的多变量系统，一般的PID调节很难满足要求。当媒质较好、鼓风机后媒气负荷稳定时，自动控制效果较好；当媒质较差、鼓风机后压力变化大时，常常出现振荡现象，迫使系统无法投入自动控制。作为控制机构之一的鼓风闸阀存在严重的非线

2、性、滞后大，常规伺服放大器加执行结构很难适应。提出解决方案采用先进控制手段，对焦炉焦气管压力进行长期稳定控制，对于改善环境、提高煤气回收量和质量、提高焦炉辅助产品产量和质量，具有重要的意义。采用一种基于遗传算法和模糊神经网络的智能模糊控制器，实现了模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新，使模糊控制具有自学习和自适应能力。控制原理 模糊神经网络结构模糊神经网络GA优化学习 （2）将各实数字符串译码成网络的各参数值，然后计算每一组参数的适合度值fi=1/Ei(i=1,2，n)，式中Ei为定义的误差指标函数，按下列步骤产生新的群体，直到新群体中串总数达到n： 以概率fi/fi,fj/fj从群体中选出

3、两个串Si，Sj； 以概率Pc对Si，Sj进行交换，得到新串Si,Sj； 以概率Pm使Si，Sj中的各位产生突变（取随机数）； 返回第步，直到产生（n-1）个新一代的个体； 所产生的（n-1）个新一代的个体连同一代中性能最好的那个个体，共同组成新的群体。模糊神经网络GA优化学习 （3）返回第（2）步，直到群体中的个体性能满足要求为止。群体中适应度最好的字符串译码后的参数即为所求参数。 这里采用一种自适应Pc和Pm方法。用适合度函数来衡量算法的收敛状况，其表达式为：Pc=K1(fmax-f)Pm=K2(fax-f)式中，fmax、f分别是群体中的最大适合度和平均适合度。专家智能协调控制的实现R4

4、: IF (P3P3max)AND (V3V3qmax) THEN r4=r4-rR5: IF (P1Psmax)AND(P2Psmax) AND(P3Psmax) THEN u*04=u04+LimitR6：IF（P1Plmin）AND(V1V1qmin) THEN r4=r4+rR7：IF （P2P2min）AND(V2V2qmin) THEN r4=r4+r专家智能协调控制的实现R8: IF(P3P3min)AND(V3V3qmin) THEN r4=r4+rR9: IF（P1PlSmin） AND(P2P2min)AND(P3P4max THEN u*4=u4-LimitR11: IF

5、 u4V4min THEN u*4=V4min专家智能协调控制的实现时间比例数字输出控制的实现 经过专家智能协调控制后的输出，还要经过非线性修正，然后采用时间比例数字输出算法并用固态继电器直接控制阀门。控制输出经过标度变换，转换成相应的时间。由于小于某一值的脉冲不但不会驱动伺服电机，还会使电机过热，因此需极小值切除，并且根据上次开阀方向和本次开阀方向进行死区补偿，并根据阀位测量数据进行故障处理。其框图如图5所示。时间比例数字输出控制的实现结束语本系统于1999年6月在湘潭钢铁集团有限公司焦化厂投入运行，实际应用表明，该系统工作可靠、性能稳定、功能齐全、操作方便，控制精度达到要求。单座焦炉的调节对其它