基于RBF神经网络的电弧炉电极调节系统PID参数整定.pdf

《基于RBF神经网络的电弧炉电极调节系统PID参数整定》 在电弧炉炼钢过程中，电极调节系统起着至关重要的作用，它需要实时、精确地调整电极的位置以适应炉况的变化。传统的电极调节系统通常采用PID（比例-积分-微分）控制方式。PID控制以其经典、应用广泛和实施简单的特性，成为控制理论中的主流方法，特别是对于可以建立精确数学模型的控制系统，其算法简单、鲁棒性强、可靠性高。 然而，实际工业生产过程中的非线性、时变不确定性使得建立精确的数学模型变得困难，常规PID控制器难以达到理想的控制效果。此外，电弧炉炼钢现场参数整定方法复杂，往往导致PID参数整定不良，影响系统的性能和适应性。因此，控制系统的参数调整仍然依赖于试凑法，限制了控制精度。 随着科技的发展，对控制系统的性能指标要求越来越高，人们开始寻求PID控制器参数的自适应技术。神经网络理论的出现，为解决这一问题提供了可能。本文主要研究了如何利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络来改进PID控制，实现参数的实时快速整定。 RBF神经网络是一种三层前向网络，包括输入层、隐含层和输出层。输入层节点数量等于输入变量的数量，隐含层节点数量根据问题的复杂度确定，输出层节点数量等于输出变量的数量。RBF网络的隐含层采用径向基函数作为基函数，将非线性问题转化为线性可分问题，而输出层则是线性运算。其中，高斯函数是最常见的径向基函数，其曲线呈径向对称，当自变量偏离中心位置时，函数值迅速下降，这一特性使得RBF网络在处理非线性问题时表现出色。 在电弧炉的实际生产过程中，由于炉内工况和系统模型的时变性，预先确定的PID控制器参数可能会失效。为保持良好的控制效果，需要进行在线的PID参数整定和优化。RBF神经网络能够识别控制对象的Jacobian信息，为PID参数整定提供前提条件。通过RBF神经网络建立的非线性时变系统自校正模型，不仅方便快捷，而且具有较高的稳定性和准确性，因此在生产过程建模中有着广泛的应用潜力。 采用RBF神经网络的智能PID控制器，能够针对电弧炉运行过程中的动态变化，实时调整PID参数，实现优化控制。这种方法克服了传统PID控制的局限性，提高了控制系统的适应性和控制精度，为电弧炉电极调节提供了更高效、精准的解决方案。 总结起来，本文探讨了基于RBF神经网络的电弧炉电极调节系统PID参数整定方法，利用神经网络的非线性处理能力，解决了传统PID控制在面对复杂、时变系统时的不足，提升了电弧炉控制系统的性能。这一研究对于推动电弧炉炼钢过程的自动化和智能化具有重要意义。