變時間常數的鋼水連續(xù)測溫傳感器滯后補償研究.pdf

1、黑體空腔鋼水連續(xù)測溫系統(tǒng)以其成本低、高精度的優(yōu)勢，取代了消耗型快速熱電偶間斷式測量鋼水溫度。其內外兩層套管的結構雖然能夠有效地延長測溫管壽命，但同時卻帶來了很大的熱慣性，導致測溫過程存在一定的滯后現象，產生動態(tài)誤差，進而影響實際生產。
　　本論文以黑體空腔鋼水連續(xù)測溫傳感器為研究對象，分析其測溫過程中的動態(tài)特性以及影響其動態(tài)特性的各項因素。由于傳感器結構、材料及傳感器插入鋼水深度等的不確定性、在線辨識困難等原因，得知黑體空腔鋼水連

2、續(xù)測溫傳感器無法建立相對準確的基于機理辨識的動態(tài)補償模型，其每根管子的時間常數各不相同，同時隨溫度變化，所以其動態(tài)特性的時間常數為變時間常數，且動態(tài)特性是呈明顯非線性。神經網絡特別適合處理需同時地考慮多種因素以及條件不精確等信息的問題，進而建立了基于BP神經網絡的動態(tài)補償模型，近似傳感器溫升曲線的溫度-導數擬合曲線近似線性來確定特征參數。但由于該規(guī)律并不適合于所有溫升數據，導致補償結果不穩(wěn)定，因此在此基礎上提出基于神經網絡逆系統(tǒng)的動態(tài)補

3、償模型，該方法可以利用神經網絡逼近傳感器的逆系統(tǒng)，將其補償成具有線性傳遞關系的系統(tǒng)，選擇適當的訓練樣本及參數后對模型的訓練、測試，選取訓練結果好的訓練權值建立基于神經網絡的預測模型，并通過三層的濾波建立最終的黑體空腔連續(xù)測溫傳感器動態(tài)補償模型。
　　通過對基于BP神經網絡的動態(tài)補償模型補償結果統(tǒng)計分析得知，誤差第一次達到±7℃時所用的補償時間在90s內的數據平均可占總數據的80％，但補償結果精度較不穩(wěn)定;而基于神經網絡逆系統(tǒng)的動態(tài)