【集气管压力系统】是炼焦生产中的关键环节,其稳定性和控制精度直接影响到焦炉设备的寿命、焦炭和煤气的生产质量。当集气管压力处于80~120 Pa范围内时,系统运行最佳。若压力过低,空气可能侵入导致焦炭燃烧,产品质量下降;过高则可能导致荒煤气泄漏,引发环境污染和能源浪费。
【神经网络逆解耦复合控制】是一种针对非线性、强耦合和多变量系统的先进控制策略。在集气管压力控制系统中,由于其复杂的动态特性,传统的控制方法如模糊控制和复合控制难以达到理想效果。神经网络因其强大的非线性逼近能力,被用来近似集气管压力系统的逆系统,从而构建一个伪线性解耦复合系统。
【神经网络】,尤其是BP(Backpropagation)神经网络,被用于辨识和逼近系统的非线性行为。神经网络的训练过程可以通过反向传播算法调整权重,以最小化预测输出与实际输出之间的误差,从而更准确地模拟集气管压力系统的动态行为。
【逆系统】理论在此处的应用基于集气管压力系统的可逆性分析。通过构造逆系统,可以将原本强耦合的多变量系统转化为一系列独立控制的子系统,降低控制复杂性。
【MATLAB/SIMULINK】作为强大的仿真工具,被用于建立集气管压力系统的数学模型和神经网络逆解耦复合控制的仿真平台。通过仿真,可以验证控制策略的有效性,评估系统的动态响应和解耦性能。
在实际操作中,集气管压力通常通过调节蝶阀开度来控制。文章提出了基于神经网络的动态解耦控制方案,将逆系统方法与神经网络的非线性辨识特性相结合,旨在改善控制效果,提高系统的稳定性。
总结来说,该研究利用神经网络逆解耦技术针对集气管压力系统的非线性、强耦合特性,设计了一种新的控制策略,通过MATLAB/SIMULINK进行建模和仿真,以实现系统的高效解耦控制,提升了炼焦生产的效率和环保性能。这种方法对于解决类似复杂工业控制问题具有一定的参考价值和实际应用潜力。