精煉爐電弧電流及電壓軟測量方法的研究.pdf

1、電弧電流和電弧電壓是精煉爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)中電極調(diào)節(jié)器的輸入，電極調(diào)節(jié)器根據(jù)電弧電壓和電弧電流值來計算輸出的控制量。精確地測量電弧電流和電弧電壓對提高調(diào)節(jié)器性能、生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)鋼和提高冶煉效率，有著重要的理論和實踐意義。然而如何既準確又經(jīng)濟的測量電弧電流和電弧電壓仍是現(xiàn)階段的一個難題。
　　本文從精煉爐煉鋼的發(fā)展和生產(chǎn)工藝入手，對現(xiàn)有的電弧電流及電弧電壓測量方法進行了研究，針對電弧電流較大，不容易直接測量以及測量成本較高的問題，建立了電弧電

2、流及電壓的軟測量模型，實現(xiàn)對電弧電流及電壓既經(jīng)濟又準確的測量。
　　首先根據(jù)能量守恒定律和相關的電弧物理知識，建立了交流電弧時域模型和供電系統(tǒng)模型，并進行了仿真驗證。由于采集得到的模型輸入變量間存在明顯的非線性相關性，采用核主成分分析法對其進行合理的降維處理，有效的降低了測量模型的復雜度，刪減了冗余信息。
　　在此基礎上，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電弧電流及電壓軟測量模型，對模型進行訓練與預測，結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的測量

3、模型整體泛化效果較好。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡初始權(quán)值和閾值隨機給定，容易使網(wǎng)絡陷入局部極小值，從而造成個別點預測誤差較大的缺點，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行算法改進。引入遺傳算法對初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化，建立了基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量模型。
　　在MATLAB仿真平臺中對建立的兩個模型進行分析比較，結(jié)果表明基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡軟測量模型在收斂速度、模型精度、泛化能力等多方面都要明顯優(yōu)于單一的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立的測量模型，說明了本文