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基于神经网络的精炼炉电极调节智能控制系统的研究
中文名称: 基于神经网络的精炼炉电极调节智能控制系统的研究
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论文编号: 4140298收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: LF精炼炉 电极升降控制 BP神经网络 智能控制
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论文摘要: 原有钢包精炼炉电极调节采用传统控制,并且三相电极升降各自独立控制.三相电流不平衡,存在运行经济指标不理想.强吹氩时电流冲击大.因此,控制电极升降非常重要.考虑到LF精炼炉电极(略)个带有三相不平衡特征典型、强耦合、非线性时变系统,希望寻求一种合适的智能电极调节控制方法.神经网络能逼近任意非线性函数;可以多输入、多输出;便于用现有的计算机技术实现(略)习,以适应环境的变化,能够模拟现实系统复杂的输入输出关系,非常适合于LF精炼炉电极的控制.因此神经网络用于精炼炉电极调节控制是一个值得研究的方(略)作者根据实际运行数据建立了神经网络的系统模型,并应用解耦控制的思想和神经网络直接逆控制理论建立了基于BP神经网络逆模型的控制器和神经网络直接逆控制网络模型.然后对电极升降BP神经网络模型进行训练仿真.结果表明这是一种有效的控制方式,可以获得良好的控制质量.
The older L.A.F control system is typical control one.The controlling of three-phase electrode(omitted)te.The current of three-phase electrode is unbalance. Its running effe(omitted)satisfied enough. It is very important to control the electrode of ladle (omitted)onsidering LF is a strong nonlinear system with the charcteristic of the three-phase unblance ,strong couping ,time v(omitted)e hope to(omitted)ppropriate method of intelligent control applied in electrode current of ladle furnace. Neural netw...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5页
引言第8-9页
第1章 LF 精炼炉概述第9-14页
  ·电弧炉简介第9页
  ·LF 精炼炉第9-11页
    ·LF 精炼炉功能和优点第10页
    ·LF 精炼炉设备和冶金工艺流程第10-11页
  ·LF 精炼炉控制系统第11-12页
  ·LF 精炼炉电极升降控制第12-13页
  本章小结第13-14页
第2章 LF 精炼炉电极调节控制综述第14-22页
  ·电极升降驱动方式第14-15页
  ·LF 精炼炉的电气特性第15-17页
  ·LF 精炼炉电极升降控制器的具体要求第17页
  ·LF 精炼炉电极调节控制国内外发展现状第17-20页
  ·课题研究的目的和意义第20页
  ·本课题的主要研究内容第20-21页
  本章小结第21-22页
第3章 LF 精炼炉主电路的建模第22-28页
  ·LF 精炼炉主电路构成第22-23页
  ·LF 精炼炉主电路的电路模型第23-24页
  ·交流电弧的物理特性第24-25页
  ·交流电弧的等效数学模型第25-27页
  本章小结第27-28页
第4章 神经网络基础第28-37页
  ·神经网络概述第28页
  ·神经网络的特征第28页
  ·神经网络的应用第28页
  ·神经网络的互联结构第28-29页
  ·神经网络的学习方式第29-30页
  ·BP 网络第30-36页
    ·BP 网络的构成第30页
    ·BP 网络的特点第30-31页
    ·BP 网络的学习过程第31-34页
    ·BP 算法的改进第34-36页
  本章小结第36-37页
第5章 MATLAB 神经网络知识第37-42页
  ·MATLAB 简介第37页
  ·神经网络工具箱第37-39页
  ·神经网络的构建基础第39-41页
  本章小结第41-42页
第6章 电极升降神经网络控制第42-50页
  ·神经网络直接逆控制第42页
  ·电极升降神经网络模型设计第42-48页
    ·确定被控对象第42-43页
    ·确定网络模型结构第43-46页
    ·输入输出数据处理第46页
    ·网络模型训练第46-48页
  ·离线仿真及效果分析第48-50页
全文总结第50-51页
参考文献第51-53页
致谢第53-54页
附录第54-64页
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