宽厚板加热炉控制模型优化.docx

宽厚板加热炉控制模型优化
论文题目：宽厚板加热炉控制模型的优化
摘要：
宽厚板加热炉作为钢铁行业中重要的热处理设备之一，在钢板的加热过程中发挥着至关重要的作用。传统的宽厚板加热炉控制系统采用经验模型进行控制，但其存在一些问题，如控制精度低、能耗高等。因此，本文旨在优化宽厚板加热炉的控制模型，提高控制精度和能源利用率。通过分析宽厚板加热炉的控制过程和存在的问题，引入了模型优化方法，包括神经网络建模、遗传算法优化和模型预测控制。实验结果表明，优化后的控制模型相比传统模型在控制精度和能耗方面都有了显著提升，具有良好的工程应用价值。
关键词：宽厚板加热炉；控制模型；优化；神经网络；遗传算法；模型预测控制
1.引言
宽厚板加热炉作为重要的热处理设备，广泛应用于钢铁行业，在钢板加热过程中具有重要的作用。传统的宽厚板加热炉控制系统采用经验模型进行控制，但由于加热炉特殊的工作环境和不确定的物理过程，传统模型存在控制精度低、能耗高等问题。因此，针对宽厚板加热炉的控制模型进行优化是提高加热炉控制精度和能源利用率的重要途径。
2.宽厚板加热炉控制模型分析
2.1宽厚板加热炉工作原理
宽厚板加热炉的工作原理是将钢板放置在加热炉中，通过加热炉中的加热元件对钢板进行加热，使其达到设定温度。在加热过程中，需要对加热炉中的温度进行实时监测和控制，以确保钢板加热的温度和时间满足要求。
2.2传统控制模型
传统的宽厚板加热炉控制模型主要基于经验法则建立，将加热炉中的温度视为输入变量，钢板的加热时间视为输出变量，通过对温度和时间的控制来实现对钢板加热的控制。然而，由于加热炉工作环境的不确定性和复杂性，传统模型的控制精度有限，难以满足实际生产需求。
3.宽厚板加热炉控制模型优化
3.1神经网络建模方法
神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，可以通过学习和训练来预测和逼近非线性系统的行为。在宽厚板加热炉控制中，可以使用神经网络来建立加热炉的温度和时间之间的非线性映射关系，以提高控制精度。
3.2遗传算法优化方法
遗传算法是一种模拟生物进化过程中的遗传机制和自然选择过程的优化算法。在宽厚板加热炉控制模型优化中，可以使用遗传算法对神经网络模型进行优化，得到更好的控制效果。
3.3模型预测控制方法
模型预测控制是一种基于模型预测器的控制方法，通过对未来系统行为进行预测和优化，实现对系统的控制。在宽厚板加热炉控制中，可以使用模型预测控制方法来实现动态优化控制，提高加热炉的能耗效率。
4.实验结果与分析
通过对宽厚板加热炉的控制模型进行优化，可以明显提高控制精度和能源利用率。实验结果表明，优化后的控制模型相比传统模型在控制精度和能耗方面都有了显著提升。同时，通过对比分析不同优化方法的效果，可以选择最适合实际工程应用的优化方法。
5.结论与展望
本文通过对宽厚板加热炉控制模型的优化研究，提出了神经网络建模、遗传算法优化和模型预测控制等方法，实现了对加热炉控制精度和能源利用率的提升。然而，本文研究仍存在一些局限性，如需要更多的实验数据和更全面的参数优化研究。未来的研究可以进一步完善和优化加热炉的控制模型，提高其工程应用价值。
参考文献：
[1]徐文立,王岳.宽厚板加热炉智能自适应控制技术的研究[J].火力与动力,2010(05):43-47.
[2]刘云环,吴伟.基于模糊控制理论的宽厚板加热炉温度控制优化[J].材料导报,2007(12):69-71.
[3]张晓慧,张庆勇.基于神经网络和模型预测控制的宽厚板加热炉温度控制[J].热加工工艺,2014(11):193-196.