模糊控制在冶金自动化领域的发展前景分析

模糊控制在冶金自动化领域的发展前景分析摘要：由冶金自动化过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。近年来，随着计算机系统性能的提高，冶炼过程模糊控制也已具备了较好的条件和可行性。目前，模糊控制已经作为一个提高国际竞争力以及节能增效的重要措施被列入我国冶金企业信息化发展计划。

关键词：模糊控制冶金自动化温度焊接

引言

模糊控制新技术与冶金工业的融合，极大地促进了冶金行业的发展，必将成为今后冶金行业应用的重点。随着人工智能新技术在冶金行业中的应用和逐步成熟，人工智能技术将会在冶金工业迎接新挑战的过程中扮演更加重要的角色。

一、模糊控制概述

模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授zadeh·l·a于1965年首先提出，它以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。模糊逻辑控制（fuzzy logic control）简称模糊控制（fuzzy control），是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。模糊控制器的基本结构包括知识库、模糊推理、输入量模糊化、输出量精确化四部分。模糊控制从本质上来说是一种非线性的控制，它属于智能控制的一

种，目前随着社会的发展，模糊控制在技术以及理论知识上都有了很大的进步，成为冶金自动化系统建设中的一个重要的组成部分。

二、模糊控制在冶金温度控制中的运用

冶金是一个非常复杂的工业工程，它包括复杂的化学反应、传热以及传质。由于其滞后性、非线性、不确定性以及不规则的缝补空间使得冶金过程的控制变得非常困难和复杂，普通的数学模型已经无法对冶金过程的高效率进行有效的控制。随着智能化和计算机信心技术的发展，模糊控制在冶金自动化的建设中有了一定的发展，具有一定的可行性和较好的条件强非线性和滞后性以及不规则的空间分布和不确定性，使得冶炼过程控制难以通过一般的数学模型方式构造控制系统来实现高效率的控制。

在冶金自动化中，温度控制是比较常见的控制系统，采用常规的pid控制器，一般很难实现对其快速有效地精确控制，而作为非线性控制的一个分支—模糊控制，在温度控制系统中得到了较好的应用。模糊控制系统以现代控制理论为基础，同时结合人工智能技术、神经元网络技术、仿人智能技术，在温度控制等复杂控制领域可以得广泛的应用。如fuzzy-pid复合控制，其原理如下：pid控制以其简单可靠、容易实现以及稳态无静差等优点而广泛应用于冶金自动化过程，约有90%以上的控制回路采用pid控制。由于冶金自动化过程都不同程度地存在非线性和滞后性，另外还有一些冶金过程没有办法建立或者很难对数学模型进行建立，所以通常意义上的pid无法对精确的控制进行实现同时有些过程很难建立

或不能建立确切的数学模型，因而一般的pid无法实现精确控制。除此以外，pid温度控制也有非常大的缺点，就是系统超调和响应时间之间的矛盾很难解决，但是模糊控制最突出的优点就是就是有非常快的响应速度，很容易适应被控对象参数变化。

三、模糊逻辑控制在冶金自动化焊接中的应用进展

焊接过程是一个复杂的过程存在着时变、非线性及干扰因素多等特点，难以建立起精确的数学模型。模糊控制可以在没有准确数学模型的前提下，对熟练的焊接工人以及专家的经验进行模仿，实时控制焊接过程。

焊缝的自动跟踪，是通过传感器获取焊炬与焊缝中心的偏差信息，对这些信息处理后，采用不同的控制算法得到控制信号，驱动焊炬使其对中焊缝。为此，国内外开发了机械、电弧和视觉等类型的传感器。随着传感器和信号处理技术的进步，多传感器信息融合将与弧焊机器人技术相结合，在焊缝自动跟踪中得到广泛应用。

弧焊电源的控制逐渐向智能化发展，电子控制弧焊逆变器为实现智能控制提供了可能性。

由于焊接过程存在物理化学冶金反应，并且在反应中存在着非常激烈的传质传热过程，并且还存在着强光，焊接工人无法凭借肉眼对焊接的信息进行准确的掌握，因此模糊控制便可以做到这一点，很适用于焊接场合。

四、模糊控制在冶金自动化中数据监测的运用

采用模糊逻辑对于实测数据进行评价和判断，对于传感器的状

态进行在线实时诊断能取得良好的效果。

五、结语

模糊控制要想在冶金自动化领域有着较好的发展，必须不断完善其控制规则，较好的应对冶金自动化中的特性变化以及外界的干扰，还要不断的对模糊控制进行改进，加强对模糊逻辑与神经网络协作系统的研究，使得模糊控制参数、规则在控制过程中自动地调整、修改和完善，从而不断完善系统的控制性能，达到更好的控制效果，而与专家系统、神经网络等其他智能控制技术相融合成为其发展趋势。

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