混沌粒子群优化提升烧结过程自抗扰协调控制效果

本文主要探讨了基于混沌粒子群优化的烧结过程自抗扰协调控制技术在实际工业生产中的应用。烧结过程是冶金工业中一个重要环节，其效率直接影响到成品质量。传统控制方法可能存在精度不高、稳定性不强的问题。为此，研究人员首先对烧结料层的物料运动规律和烧结终点的界定进行了深入分析，这是优化控制策略的基础。 混沌粒子群优化算法作为一种先进的优化工具，被引入到烧结过程的控制器设计中。该算法模拟了自然界中粒子的行为，能够有效搜索控制参数的最优解，提高控制系统的鲁棒性和响应速度。通过这种算法，控制器参数得以动态调整，以适应烧结过程中不断变化的条件，确保台车速度和圆辊给料机转速之间的协调。 烧结终点的精确判定对于提高烧结效率至关重要。作者提出了一种经验公式，以烧结机尾部料层断面图像的灰度值作为输入，通过统计分析和机器学习方法，实现了对烧结状态的实时判断，并以此作为反馈控制量，进一步优化控制策略。 将混沌粒子群优化与自抗扰控制相结合，本文实现了对台车速度增量和速比增量的协调控制。这种方法能够确保在烧结过程中，即使面对外部扰动，也能保持系统稳定，同时提升烧结效率。通过连续四天的实际应用，通过对比分析机尾料层断面火焰图像的灰度数据，可以观察到调控后台车速度和圆辊转速的变化趋势一致，这充分验证了所提方法的有效性。 总结来说，本研究结合混沌粒子群优化算法和自抗扰控制策略，创新地应用于烧结过程的控制，提高了烧结过程的稳定性和效率，对于提升冶金行业的生产水平具有重要意义。这项工作不仅展示了现代信息技术在传统工业领域的深度融合，也为其他工业过程的智能控制提供了新的思路和技术支持。