資料介紹
通過對國內加熱爐控制現狀及技術難點的分析,提出采用非線性的模糊控制與線性的PI控制相結合的雙模態爐溫控制方案,運用神經網絡空燃配比尋優技術實現燃燒的最佳化,設計基于數學模型與操作經驗的專家系統解決各段爐溫的自動設定問題,從而實現了對整個加熱過程的全自動智能控制。實際運行結果表明,該系統可靠性強,控制精度高,節能效果明顯,對工業爐窯的控制具有一定的推廣價值。
關鍵詞:加熱爐模糊控制神經網絡 智能控制
The Heat Treatment Furnace Automation System Based On Intelligent Control
Pan Haipeng (Department of Automation, Zhejiang Institute of Science and Technology, Hangzhou 310033) Abstract: Through the analysis of current status and technique difficulties for Heat Treatment Furnace control, this paper puts forward a new plan that combines nonlinear fuzzy controllers with linear PI controlers to control furnace temperature. By NN empty combustion dosing ratio optimization technique to realize combustion optimization. This paper resolves automatic temperature setting of furnace for every segment based on mathematics model and expert system. Then the automatic intelligent control of the whole heating process is realized. Application shows that the system has good reliability, high control precision and obvious energy conservation effect. The results can be extended in industry heating furnace control.
Keywords: Heat Treatment Furnace, fuzzy control, NN( neural network), intelligent control
關鍵詞:加熱爐模糊控制神經網絡 智能控制
The Heat Treatment Furnace Automation System Based On Intelligent Control
Pan Haipeng (Department of Automation, Zhejiang Institute of Science and Technology, Hangzhou 310033) Abstract: Through the analysis of current status and technique difficulties for Heat Treatment Furnace control, this paper puts forward a new plan that combines nonlinear fuzzy controllers with linear PI controlers to control furnace temperature. By NN empty combustion dosing ratio optimization technique to realize combustion optimization. This paper resolves automatic temperature setting of furnace for every segment based on mathematics model and expert system. Then the automatic intelligent control of the whole heating process is realized. Application shows that the system has good reliability, high control precision and obvious energy conservation effect. The results can be extended in industry heating furnace control.
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