D0I:10.13374/i.issn1001-053x.2004.01.022 第26卷第1期 北京科技大学学报 Vol.26 No.1 2004年2月 Journal of University of Science and Technology Beijing Feb.2004 钢包精炼炉的电极系统智能建模及控制 张绍德 安徽工业大学电气信息学院，马鞍山243002 摘要针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输 出耦合的特点，提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案，控制器采用神经网络 解耦，将混沌机制引入到BP算法中，用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的 有效性. 关键词钢包精炼炉；神经网络内模控制；神经网络解耦；混沌机制 分类号TF748.41;TP273 钢包炉(Ladle Furnace简称LF炉)是一种以 电弧加热，氩气搅拌的二次精炼电弧炉.电极升 ia(k) 降系统是整个LF炉的关键部分，电极调节系统 a(k-1) u(k) i(k) 4k-1) NNC 广义对象 实时快速调节电极的位置，保持恒定的电弧长 BlackBoX k-2) 控制器 度，以减少电弧电流的波动，维持电弧电压和电 e() 流比值的恒定，使输入功率稳定，同时通过选定 4k-1) 4k-2） NNM 优化供电曲线，能使输入功率最大化.LF炉的电 ik-1) 辨识器 () 极调节系统是一个非常复杂的三相非线性、时 k-2) 变、输入和输出的互相耦合的多变量系统，驱动 图1LF炉神经网络建模及内模控制框图 电极升降的液压传动系统是一个大惯性、纯滞后 Fig.1 Block diagram of neural network modeling and inter- 且具有死区特性的非线性系统.本研究项目将驱nal model control for ladle furnance 动电极升降的液压传动系统及电极系统视作一 发出控制信号，减少或避免变化所造成的影响 个广义对象，采用人工神经网络对其在线建模， 针对广义对象是一个三相耦合系统，神经网络控 并基于内模控制原理设计一个具有解耦功能的 制器NNC设计成三个子网络NNC.,NNC,NNC., 神经网络控制器，从而使电极调节系统具有所谓 其隐层至输出层的三个节点之间连接权交叉耦 三相意识. 合，以实现多变量解耦控制. 1LF炉神经网络辨识及内模控制 2神经网络电极控制系统的设计 方案1 21引入混沌机制的神经网络算法 图】为LF炉神经例络内模控制图，其中NNC 混沌是存在于非线性动力学系统中的貌似 为神经网络内模控制器，NM为神经网络辩识 随机或无穷大周期的运动.由于BP算法基于梯 器，以对广义对象进行辩识，在系统运行中， 度下降法，容易陷入局部极小点，使问题得不到 NM实时在线从广义对象的输入和输出数据去 最优解，为此，将混沌机制引入神经网络，使网络 学习、训练自身的权值和闽值，以实现对广义对 学习过程成为混沌动力学，以拓宽权的运动范 象的非线性映射.同时，根据其记忆和当前输入 围，使局部极小值变得不稳定，从而逃离局部极 信号，一步预测电弧电流即将出现的变化，提前 小点的陷阱，最终达到全局最小点或其近似值， 通常基于梯度信息的BP算法为： 收稿日期2003-06-18张绍德男，57岁，教授 *安徽省“十五”攻关项目N0.01012053) Wk+1)=+Aw)=)-M合石 t1)第 ‘ 卷 第 期 年 月 北 京 科 技 大 学 学 报 几 加 ’ 恤 ，】 ‘ 。 钢包精炼炉的电极系统智能建模及控制 张绍 德 安徽 工 业大 学 电气信息学 院 ， 马鞍 山 摘 要 针对钢 包 精炼 炉 电极控制 系统 具 有 非线性 、 时变 、 模 型 不 确 定 、 大滞后 、 多输入 多输 出祸合 的特 点 ， 提 出一 种基 于 神经 网络 实 时在线 辩识 的 内模控 制方案 控 制器采 用神经 网络 解 祸 ， 将 混 沌 机 制 引入 到 算法 中 ， 用 以加快学 习 的收敛速度 仿 真结果证 实了控制 策 略 的 有效性 关键词 钢 包精炼炉 神经 网络 内模控制 神经 网络 解 祸 混沌机制 分 类号 钢 包 炉 切 简称 炉 是 一 种 以 电弧加 热 ， 氨 气 搅 拌 的二 次精炼 电弧 炉 电极升 降系 统 是 整 个 炉 的关 键 部 分 电极 调 节 系 统 实 时快速 调 节 电极 的位 置 ， 保 持恒 定 的 电弧 长 度 ， 以减 少 电弧 电流 的波 动 ， 维 持 电弧 电压 和 电 流 比值 的恒 定 ， 使输 入功 率稳 定 同时通过 选 定 优 化供 电 曲线 ， 能使 输入 功率最 大化 炉 的 电 极 调 节 系统 是 一 个 非 常 复杂 的三 相 非 线 性 、 时 变 、 输入 和 输 出 的互 相 祸合 的 多变 量 系 统 ， 驱 动 电极 升 降 的液压传 动 系统 是一 个大惯 性 、 纯滞后 且 具有 死 区特性 的非线性 系 统 本 研 究项 目将驱 动 电极升 降 的液 压 传 动 系 统 及 电极 系 统 视 作 一 个 广 义对 象 ， 采 用 人 工 神 经 网络 对 其 在 线 建 模 ， 并基 于 内模控 制 原 理 设 计 一 个 具 有 解 祸 功 能 的 神经 网络控 制器 ， 从而 使 电极调节 系统 具 有 所谓 三 相 意 识 控制器 整 ” 图 炉神经 网络 建模 及 内模控制框 图 电 妞 口 恤 门 加 自 发 出控 制 信 号 ， 减 少或 避 免变 化 所 造 成 的影 响 针对 广 义对 象是 一个三 相 祸合 系统 ， 神经 网络 控 制 器 设 计 成 三个 子 网络 ， ， ‘ 其 隐层 至 输 出层 的三 个 节 点之 间连 接权 交叉 祸 合 ， 以实现 多变量解 祸控 制 炉神经 网络辨识 及 内模控 制 方 案 ‘ 阁 图 为 炉 神 经 网 络 内模 控 制 图 ， 其 中 为神经 网络 内模控 制器 ， 为神经 网络 辩识 器 ， 以对 广 义 对 象 进 行 辩 识 在 系 统 运 行 中 ， 实 时在线 从广 义对 象 的输 入 和 输 出数据 去 学 习 、 训 练 自身 的权值 和 阖值 ， 以实现对 广 义对 象 的非 线性 映射 同 时 ， 根 据 其 记 忆 和 当前输入 信 号 ， 一 步预 测 电弧 电流 即将 出现 的变化 ， 提前 收稿 日期 刁卜 张绍 德 男 ， 岁 ， 教授 安徽省 “ 十 五 ” 攻关 项 目困 神 经 网 络 电极 控 制 系 统 的设 计 引入 混 沌机 制 的神 经 网络 算法 混 沌 是 存 在 于 非 线 性 动 力学 系 统 中 的貌似 随机 或 无 穷 大 周 期 的运 动 由于 算法 基 于 梯 度 下 降法 ， 容 易 陷入 局 部极 小 点 ， 使 问题 得 不 到 最优解 为此 ， 将 混沌机制引入神经 网络 ， 使 网络 学 习 过 程 成 为 混 沌 动 力学 ， 以拓 宽权 的运 动 范 围 ， 使局 部 极 小值 变得 不 稳 定 ， 从 而 逃 离局 部极 小 点 的陷阱 ， 最 终达 到全 局 最 小 点或 其近 似 值 通 常基 于梯 度 信 息 的 算法 为 。 、 ， ， 、 。 ， ， 、 ‘ ， 、 。 厅 ， 、 咋 、犷 ‘ 理 、 岸 、 尸 、 一 叮百丽习 ‘ DOI ：10．13374／j ．issn1001－053x．2004．01．022