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基于粒子群优化的电渣炉自适应控制方法

发布时间:2021-12-01 23:16
  电渣重熔是电渣冶金技术的一个重要分支,生产的铸件纯净度高、结构致密、成分均匀、性能优良。电渣重熔过程是一个具有非线性、时变性、时滞等特性的复杂系统,随着电渣重熔技术的发展和重熔钢高品质需求,电渣重熔过程控制的要求越来越高。传统PID控制器在电渣重熔过程中有着广泛的应用,然而由于传统PID控制器的3个参数均固定,所以在不同熔炼阶段和不同生产条件下,控制效果仍待提高。因此,采用基于粒子群优化算法的自适应PID的控制方法来控制熔炼过程,使得PID参数在整个熔炼过程中始终适用于系统当前特性。结果表明所提方法有整体控制效果平稳、对不同阶段适应性好、能够适应生产条件变化的优点。 

【文章来源】:控制工程. 2020,27(06)北大核心CSCD

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

基于粒子群优化的电渣炉自适应控制方法


电渣重熔系统结构

过程图,过程,电流,粒子群


电渣重熔过程分化渣期,重熔期和补缩期这3个阶段,如图2所示。同时,在冶炼过程中自耗电极直径和密度,结晶器的水温,渣阻等都不是恒定的,它们的变化会给控制带来一定的困难。由于这些原因,传统的PID算法对电渣重熔的过程控制并不能达到一个满意的效果,因此本文提出基于粒子群优化算法的自适应PID控制算法来解决这一难题。

迭代次数,粒子群,目标表,搜索空间


设一个七维的目标表搜索空间,设有50个粒子组成一个群落,迭代80次。在迭代过程中适应度的变化,如图3所示。通过粒子群优化算法得到基于粒子群优化的自适应PID控制器的参数取值为

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于约束粒子群优化的导弹H∞-PID控制器设计[J]. 张民,应巧萍.  弹箭与制导学报. 2016(01)
[2]不同工艺参数下电渣重熔过程的数值模拟[J]. 刘双,贺铸,蔡辉,王强,李宝宽.  钢铁研究学报. 2015(10)
[3]振动电极电渣重熔过程建模与仿真[J]. 宗学军,刘畅,杨忠君,陈瑞,宋照伟.  特种铸造及有色合金. 2015(05)
[4]基于GA优化的电渣重熔炉模糊PID控制研究[J]. 宗学军,孙昂,杨忠君,何戡,陈瑞.  制造业自动化. 2014(10)
[5]抽锭式电渣重熔炉工艺技术及装备[J]. 陆萍,叶梅珍.  现代冶金. 2010(03)
[6]基于遗传算法的电渣重熔过程智能控制研究[J]. 赵丽丽,宋锦春,刘喜海,柳洪义.  机械与电子. 2008(05)

博士论文
[1]大型电渣重熔炉设备优化设计与熔速控制研究[D]. 王长周.东北大学 2013
[2]电渣重熔过程智能控制方法的研究[D]. 曹方.大连理工大学 2010

硕士论文
[1]电渣炉熔炼过程TS-PID模糊控制方法研究[D]. 焦锋利.东北大学 2012



本文编号:3527241

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