基于神經網絡的工業電弧爐控制系統研究

石紅姣，李 寅

(商洛學院，陜西 商洛 726000)

作為主要煉鋼方法，電弧爐煉鋼法一直深受歡迎。近幾年，電弧爐煉鋼設備實現了在廢鋼預熱、余熱回收、超高功率供電、供能強化、加料自動化等設備研發應用層面的逐漸優化與改進，且在重點控制的取樣測溫、智能控制、成本控制等層面實現了迅速發展，促進了電弧爐煉鋼技術與工藝的全面進步[1]。據此，本文以電弧爐自動化控制與節能視角著手，基于神經網絡設計了電弧爐控制系統。

1 工業電弧爐控制系統設計

以某工業企業的電弧爐控制設備為基礎，進行控制系統設計。此電弧爐控制設備可同時使用40 t電弧爐與精煉爐。工業電弧爐控制系統整體架構[2]具體如圖1所示。

工業電弧爐控制系統涵蓋了設備層、控制層、信息管理層，作為爐前控制設備的邏輯控制與電極調節均從屬于設備層。其中雙CPU工控機主要應用于電極調節，以此對工控機進行神經網絡控制。而邏輯控制為確保設備可靠與生產連續，在引進西門子S7-300時，同步設計了PLC備用電極調節器，從而可保障在工控機故障時，依然能夠正常有序生產?？刂乒芾韺又饕撠焹灮に嚽€，以預測精煉爐鋼水實時溫度，促使不同服務器之間實現信息交互，還可進一步實現設備層監控系統的管控優化，且能夠及時監測到異常信息，并發出告警提示。此外，信息管理層可推進辦公與生產實現全面自動化，還可有機聯通電弧爐與精煉爐各工作站之間的數據信息，同時還可實現工藝優化改進與管理數據化發展，這些均需在整個生產過程中，基于局域網有機結合管理信息與控制系統得以實現[3]。

1.1 硬件設計

工業電弧爐控制系統硬件部分主要包含變壓器、電抗器、工業控制計算機、高速采集板卡、電弧爐、液壓驅動系統等等[4]。其中高速數據采集板卡負責采集信息，而模擬量輸出板卡負責輸出控制信號。

系統整個運行過程[5]具體為：以高速采集板卡進行變壓器一次側與二次側電壓電流采集，并基于交流變送器轉換所采集一次側二次側電壓電流為-10～10 V的交流信號，再通過200 kHz采樣頻率采集于工業控制計算機內，而工業控制計算機就相關參數對電壓電流有效值、有功無功功率、功率因數、弧壓弧長等進行計算分析。然后控制系統基于相關參量，以模糊神經網絡控制算法對電極調節控制信號進行計算，此信號通過D/A板卡轉變為模擬量傳輸于液壓伺服放大器，從而驅使執行機構運行，以調整電弧爐和爐料間的電弧長度，以及電弧電流和電壓，進而實現綜合運行效率的優化。

1.2 網絡通信設計

工業電弧爐控制系統主要選擇TCP/IP變成實現網絡通信。信號采集、神經網絡控制與輸出是控制系統程序設計的關鍵性供能，而Win Sock網絡通信內的大量操作具備阻礙性，因此為確保主控程序有序啟動實施，可引進多線程[6]。為了防止受網絡阻撓操作導致主控程序無法正常執行，可將網絡程序放置于單獨線程內。其中，網絡通信、有功功率、主控程序、功率因數運算、弧流弧壓采集均囊括于系統程序內。

網絡通信程序可具體劃分為兩個層面，其一，提出與服務器相互連接的申請，發送計算請求，并處置分析服務器返回結果，此應用程序與客戶端相關聯；其二，接收客戶端的信息、連接、計算等相關要求，并實時反饋，此應用程序與服務器相關聯。工業電弧爐控制系統網絡通信模型[7]具體如圖2所示。

在傳輸數據的過程中，須詳細檢查通信的Socket狀態、相應鏈路暢通性、所需數據完整性，若是出現任何一種情況，均應及時中斷信號傳輸，需要在各相關準備工作全面做好后，重新連接服務器。而服務器端則需接收由客戶端傳輸而來的連接請求與數據，基于DDE接口將數據信息轉接于WinCC，然后在同一時刻，將所接收的信息指令再次傳輸回客戶端[8]。所以，工業電弧爐控制系統選擇了快速且可視化的Visual Basic開發工具進行程序設計。

圖2 網絡通信模型

2 工業電弧爐控制算法

基于神經網絡的工業電弧爐控制預估模型主要以三層BP網絡加以設計、執行，以實現工業電弧爐控制的三相電極不同狀態[9]。在神經網絡與工業電弧爐接收到T、T-1、T-2三個時刻下調節器輸出量與參量為指導信號的輸入信號時，便會修正模型權值，其是基于實際值與預估值二者差異加以修正的，直到初始狀態的神經網絡預估模型完成構建。然而神經網絡在一些狀態下穩定性較差，因此在電流比較大時很容易造成短路，此時系統會自動轉化為基本控制模式，然后在狀態恢復之后，自動轉換為神經網絡控制模式?；谏窠浘W絡的電弧爐控制算法流程具體如圖3所示。

神經網絡控制系統就現場采集數據，以匹配工業電弧爐現場相對成熟且普遍使用的恒阻抗專家控制器的響應，此流程屬于安全措施，可保護神經網絡控制系統初始化輸出合理的控制信號，并為神經網絡控制系統實現最佳效果奠定堅實基礎；以T時刻電極控制量與電弧爐實際輸出狀態，以及T+1時刻電機控制量為輸入量，通過較大偏差調整網絡參數，以促使神經網絡預估模型辨別實際電弧爐；以神經網絡控制系統控制電弧爐電極升降，神經網絡控制系統與預估模型的有機結合，可調整電極促使電弧爐達到最佳工作狀態，此系統設定主要以最優狀態的電弧電流、功率因數、閃變百分比、電弧穩定因數為指標[10]。

圖3 基于神經網絡的電弧爐控制算法流程

3 系統測試

基于神經網絡的工業電弧爐控制系統在安裝使用之前，冷調環節后，便可以使用，計算機網絡的運行比較穩定。以40 t工業電弧爐為例，測試基于神經網絡的工業電弧爐控制系統性能，結果具體如表1所示。

表1 電弧爐在引進神經網絡控制系統前后的對比結果

由表1可知，在引進神經網絡控制系統后，電弧爐效率得到了明顯提升，電力消耗也顯著降低，對于不同配比電弧爐料，點弧更加精確，相較于既有系統，運行效率實現了有效提升?？傊?，以神經網絡為基礎的工業電弧爐控制算法不僅可行且安全穩定。

4 結 論

綜上所述，在時代進步推動下，計算機網絡越來越發達，越來越先進，尤其是在自動化領域的應用愈發普遍，而將工業計算機網絡引進工業電弧爐控制中早已是必然趨勢。據此，本文基于神經網絡設計了工業電弧爐控制系統，提出了電弧爐神經網絡控制算法，并以實踐應用對系統進行了測試分析。結果表明，在引進神經網絡控制系統后，工業電弧爐效率得到了明顯提升，電力消耗也顯著降低，對于不同配比電弧爐料，點弧更加精確，相較于既有系統，運行效率實現了有效提升?？傊?，以神經網絡為基礎的工業電弧爐控制算法不僅可行且安全穩定。相信未來，在計算機網絡的不斷更新發展下，工業領域控制體系將會實現更進一步的優化應用。