改进遗传算法在加热炉炉温控制中的应用与优化

"基于改进遗传算法的加热炉炉温控制研究" 本文主要探讨了加热炉炉温控制的问题，特别是在钢铁生产中的关键性以及控制的挑战。加热炉作为轧钢生产线的核心部分，其温度稳定性直接影响到后续工艺的顺利进行和产品品质。由于加热炉具有大惯性、大滞后和时变的特性，传统的控制方法往往难以实现理想的控制效果，通常需要依赖操作工的经验进行调整。 遗传算法作为一种模仿生物进化和自然选择的全局优化方法，被引入到加热炉炉温控制中。它无需具体问题的详细信息，仅需目标函数即可寻找最优解，尤其适用于处理非线性和多峰优化问题。然而，标准遗传算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。为此，作者对遗传算法进行了改进，采用了实数编码，并优化了选择和交叉策略，同时采取策略提高收敛速度和运算效率。改进后的遗传算法在实验中表现出更快的收敛速度和更高的优化成功率。 文章进一步通过理论分析建立了加热炉炉温对象的数学模型，该模型可以简化为带有纯滞后的第一阶惯性环节。针对加热炉的大时滞特性，设计了一种结合Smith预估补偿器的PID控制器，并利用改进遗传算法进行在线参数辨识和实时优化。通过仿真验证，这种策略能够有效改善控制性能，证明了其在加热炉炉温控制中的实用价值。 这篇由张国辉撰写、高宪文教授指导的硕士论文，属于控制理论与控制工程领域，于2008年在东北大学完成。论文中提出了创新性的控制策略，不仅对加热炉的温度控制提供了理论支持，也为实际工业应用提供了新的解决方案。