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基于MATLAB-SIMULINK-的电弧炉电极调节系统FUZZY-PD控制器
资料介绍
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基于MATLAB-SIMULINK-的电弧炉电极调节系统FUZZY-PD控制器的.pdf | 203K |
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(完整内容请下载后查看)第 19 卷第 1 期
2002 年 2 月
新疆大学学报( 自然科学版)
Journal of Xinjiang University( Natural Science Edition)
Vol. 19, No. 1
Feb. , 2002
基于
(
) 的电弧炉电极
MATLAB SIMULINK
调节系统
-
控制器的仿真X
FUZZY PD
关ꢀ新ꢀ民
( 新疆大学 电气工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830008)
摘ꢀ要: 介绍了采用
5. 2 提供的模糊逻辑工具箱来设计研究电弧炉电极调节系统中的模糊-
PD
M AT LAB V
控制器, 讨论了在 SIMULINK 环境下模糊- PD 控制器的参数自调整原理、结构、建立模糊控制规则库和模糊推
论方法, 并给出仿真结果与结论.
关键
词
: 电弧炉; 电极调节系统; 模糊-
控制器; 模糊规则库; 模糊推论;
SIM ULINK
PD
571ꢀꢀꢀ文献标识码: ꢀꢀꢀ文章编号: 1000-2839( 2002) 01-0095-05
A
中图分类号:
T M
0ꢀ引ꢀ言
ꢀꢀ近几年来, 在新疆的钢铁企业中电弧炉炼钢成为主要的生产方式之一. 从生产过程的控制效果来
看, 提高电弧炉电极调节系统的控制性能, 即¹ 控制适中的电弧弧长使之发挥最佳的热效率来熔炼金
属; º对于炼钢生产过程中各种弧长扰动都具有较强的抑制能力, 是电弧炉电极调节系统的首要任务.
从调研资料的分析中知道, 电极调节系统普遍采用 PID 控制算法, 而且电极工作不易稳定, 炼钢吨耗电
量增加, 电网电压易引起波动, 总炼钢效率较低.
从系统的角度分析, 电弧炉系统是一种典型的非线性、时变和分布参数和多输入多输出三相耦合系
统, 其中, 有的参数未知( 或缓慢变化) , 有的带随机干扰. 对于这种系统, 常规 PID 控制效果并不好. 我们
将 Fuzzy 控制功能与 PID 控制器结合起来, 构成 Fuzzy- PID 控制器. 它既有 Fuzzy 控制灵活而适应性
强的优点, 又有
控制精度高的特点. 总是期望电弧炉电极虽调节系统控制输出能快、稳、准地达到给
PID
定值, 但是常规 PID 控制器的诸参数适当地选择线性组合后, 虽在一定程度上获得比较满意的响应特
性, 可是这种控制方式是以不变的统一模式下来处理变化的动态生产过程, 故难以解决稳定性和准确性
方面的矛盾.
为得到好的控制特性, 电极位置移动到给定值之前应该采用变 K
p
( 比例增益) 控制. 在固定的 K 值
p
条件下, 当输出达到稳定值时, 由于系统本身猛拉动, 则输出不会保持住稳态值而发生超调. 那么, 输出
p
上升既快又不至于超调过大的办法是, 当系统输出上升接近稳态值且存在余差时, 降低 K 的控制作用,
这样靠继续上升的作用, 保证系统既不至于影响上升时间又有利于减少超调.
1ꢀ
参数自调整 控制器
Fuzzy
PD
新疆某钢厂 5 电弧炉电极调节系统的结构框图, 如图 1 所示. 它由硬性速度负反馈( 内环) 和软性位
t
置负反馈( 外环) 构成双环控制系统, 其各环节的传递函数由以下部分组成:
( 1) 测量环节 G
0
( s) = 82. 54/ ( 1+ 0. 008 34 s) ;
1
( 2) SCR 放大器 G ( s) = 20. 44/ ( 1+ 0. 003 3 s) ;
( 3) 力矩电机
2
( ) = 3. 66/ ( ( 1+ 0. 002 5 ) ( 1+ 0. 17 ) ) ,
1
( ) ( ) = 74. 81( 1+ 0. 175 8 + 0. 000
2
G
s
s
s
G
s G s s
994 2) ;
s
( 4) 减速器 G ( s) = 0. 037/ s;
3
( 5) 速度反馈 K ( s) = 0. 006 67.
X
收稿日期: 2000-09-04
作者简介: 关新民( 1941-) , 男, 教授.
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