基于神经网络模糊控制的粉末冶金烧结炉.pdfVIP

学兔兔 第28卷第5期 粉末冶金技术 VoI．28．No．5 2010年10月 Powder Metallurgy Technology 0ct．2010 基于神经网络模糊控制的粉末冶金烧结炉 陈 文一 (山东莱芜职业技术学院，山东莱芜 271 100) 摘 要： 为解决粉末冶金管式烧结炉温度控制精度不高、能耗大的难题，提出了一种基于神经网络模糊控制 的PID参数白适应控制系统。运行结果表明，该系统稳定性好，节能显著，控温精度可达±3℃，很好地满足了 粉末冶金工艺的要求。 关键词：神经网络；模糊控制；PID控制；管式烧结炉；节能 Powder metallurgy sintering furnace based on neural network and fuzzy control Chen Wen (Shandong Laiwu Poiytechnic，Laiwu Shandong 27 1 1 00，China) Abstract：In this paper a self-adaptive control system of PID parameters based OU neural network and fuzzy control is present in order to solve low control accuracy and high energy consumption of PM tube sintering furnace．Results show that the system has good stability and energy—saving effect，the temperature control accuracy can come up to±3℃ ． SO it meets the need of PM manufacturing． Key words：neural network；fuzzy control；PID control；tube sintering furnace；energy—saving 烧结炉是粉末冶金生产和试验过程中实现各种 为了提高粉末冶金材料致密化的质量，升温、保温、 金属材料有效致密化及提高其制品质量的重要设 降温的过程各有不同要求，当材料致密化温度较高 备。近年来随着工业的发展，对粉末冶金材料的性 时绝对温度误差较大、能耗大。为克服这一问题，实 能提出了更多更高的要求，因而烧结技术也向着优 现高精度的温度调节，提高产品质量，本文作者基于 质、高效、节能、无公害方向发展。管式烧结炉是粉 神经网络模糊控制的算法引入传统的管式烧结炉温 末冶金生产中应用较广的设备，其加热时调温过程 度控制系统，利用基于神经网络的分段模糊控制规 的测量与控制是粉末冶金烧结过程中的关键性的技 则在线或离线对PID参数进行优化调整，借此提高 术，促使人们更加积极地研究控制加热过程的方法。 其温度控制精度，从而达到较明显节能效果。 管式烧结炉是一个非线性、时变和分布参数的系