基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106292785A(43)申请公布日2017.01.04(21)申请号201510257949.4(51)Int.Cl.(2006.01)(22)申请日2015.05.18G05D23/30(71)申请人广东兴发铝业有限公司地址528061广东省佛山市禅城区南庄镇人和路23号申请人广东兴发铝业（江西）有限公司兴发铝业（成都）有限公司广东兴发铝业（河南）有限公司(72)发明人梁鹏陈文泗罗铭强(74)专利代理机构北京申翔知识产权代理有限公司11214代理人周春发权利要求书3页说明书9页附图2页(54)发明名称基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置(57)摘要本发明基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，含有加热炉燃烧系统和温度自动控制电气系统，温度自动控制电气系统包含神经网络控制模块，神经网络控制模块与PID控制器相连。神经网络分为向前传播和反向学习两部分，神经网络的向前传播用于输出PID控制中的比例参数Kp、积分参数Ki和微分系数Kd，神经网络的反向学习用于自适应的调整自身网络加权系数，使得输出对应于某种最优控制规律下的PID控制参数。该方法不仅可以使得铝棒加热炉燃烧温度控制达到工艺要求，减少加热温度变化导致的废品率，提高铝棒加压的工作效率；还可以减少温度到达稳态所需的调节时间，减少能耗损失，达到节能减排的目的。CN106292785ACN106292785A权利要求书1/3页1.一种基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，其特征在于：包含有加热炉燃烧系统和温度自动控制电气系统；其中，所述加热炉燃烧系统包含天燃气系统、空气系统、电动执行器和组合火枪构成，所述天燃气系统及空气系统通过电动执行器和组合火枪相连；其中，所述温度自动控制电气系统包含温度传感器及PID控制器；所述PID控制器通过D/A模块与电动执行器相连，所述温度传感器通过A/D模块与PID控制器相连。2.如权利要求1所述的基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，其特征在于：所述天燃气系统包含燃气管道、及安装于燃气管道上的燃气过滤器、减压阀、燃气总电磁阀、点火电磁阀和大火电磁阀；所述减压阀、燃气总电磁阀、点火电磁阀和大火电磁阀与电动执行器相连；所述空气系统包含空气管道、安装于空气管道上的蝶阀；所述蝶阀与电动执行器相连。3.如权利要求1或2所述的基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，其特征在于：所述温度自动控制电气系统包含神经网络控制模块，所述神经网络控制模块与PID控制器相连。4.如权利要求3所述的基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，其特征在于：其中，PID控制器包含温度测量模块，温度比较模块及输出控制模块；其中，所述温度测量模块与温度传感器相连获取加热炉的炉内温度，将炉内温度传递至温度比较模块；所述温度比较模块比较炉内温度(ct)和设定温度(rt，)得出温度差值(et＝rt-ct)，并将温度差值(et＝rt-ct)传递至输出控制模块；其中，所述输出控制模块包含第一计算控制模块和第二计算控制模块；其中，第一计算控制模块接收温度差值，并与阈值比较，温度差值大于阈值时，进行全功率加热；其中，第二计算控制模块接收温度差值，并与阈值比较，温度差值小于阈值时，：通过神经网络控制模块对PID控制器进行调整。5.如权利要求4所述的基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，其特征在于：其中PID控制器，包括：分为比例、积分和微分三部分的线性组合，构成PID控制方程：Kp为比例增益，Ti为积分时间，Td为微分时间，P为控制量，e(t)为测量值y(t)与给定值r(t)的偏差；将上述连续的PID控制方程离散化，设定采样周期为T，采样序号为n，则积分和微分离散化为：2CN106292785A权利要求书2/3页e(n)和e(n-1)分别为第n次和第n-1次采样的偏差，则PID的控制方程可以离散化为：Kp为比例增益，Ki为积分系数，Kd为微分系数，根据当前采样下得到的e(n)，根据公式(4)得到控制量用于控制加热炉的天燃气输入量。6.如权利要求5所述的基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，其特征在于：其中，神经网络控制模块具有输入层、隐含层和输出层，其输出层参数分别对应PID控制中的比例参数Kp、积分参数Ki和微分系数Kd，其输入层参数为当前采样的温度偏差e(n)、控制量P(n)；神经元的输出激活函数采用非负对称的Sigmoid函数：给定一个由n个神经元的输入层，p个神经元的隐含层，q个神经元的输出层组成的网络结构，定义其变量如下：输入层的输出向量：x＝(x1,x2,...,xn)隐含层的输入变量：hi＝(hi1,hi2,...,hip)隐含层的输出变量：ho＝(ho