温控加热炉的设计与应用

通过手动设定加热炉体内需要达到的温度后,温控系统会自动调节,使炉体内温度长时间保持在设定的温度,满足加热工艺要求。主要介绍了温控加热炉在中板厂备件更换工作中的应用,详细介绍了温控加热炉自动控制系统的控制原理和设计过程。

基于改进模型预测控制的加热炉温控系统研究

模型预测控制具有鲁棒性强、跟踪快速性好等特点,能够解决复杂工业过程控制中的大时滞问题。该文提出了一种改进的模型预测控制器,基于事先设定的期望响应,实现参考轨迹在预测时域内最大限度地渐进期望轨迹,使系统响应能够准确地跟踪期望轨迹。该文以硅单晶体加热炉为控制对象,分别采用PID、DMC和改进DMC三种控制方法进行预测控制。仿真结果表明改进的DMC控制方法比传统的预测控制方法具有更好的动态响应性能和跟踪效果。

电加热炉温度系统的PID-模糊Smith复合控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了PID-模糊Smith复合控制方法。该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度。在模型匹配和失配情况下进行了仿真研究,结果表明复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。

基于电加热炉温度系统的自适应模糊PID-Smith控制方法研究

针对电加热炉温度控制系统,研究了自适应模糊PID-Smith控制方法.该控制方法利用Smith预估算法克服纯滞后,利用模糊控制来提高系统的鲁棒性,利用PID控制来提高稳态精度.通过Matlab仿真研究,表明该控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法.

基于电加热炉温度系统的Smith-FNNC-PI复合控制器研究

针对大滞后的电加热炉温度控制系统,研究了一种由Smith预估控制、模糊神经网络控制(FNNC)与传统PI相结合的复合控制器。该控制器将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络具有的较强自学习能力以及传统PI控制的优点融为一体。仿真结果表明该复合式控制器具有良好的稳定性和鲁棒性,对于大时间滞后的电加热炉温控系统是一种实用而简便的控制方法。

钢结构防火涂料耐火性现场检测技术研究

为了提高钢结构防火涂料耐火性能的检测效果,试验团队通过文献查阅、头脑风暴等方式,开发研制可以根据标准温升曲线升温的试验装置,即温控电加热炉。为了确保该试验装置的科学性与有效性,在本次试验当中,试验团队分别采用3种测试工具,即温控加热炉、汽油喷灯以及丁烷喷灯,对于不同防火涂料试件开展加热试验。根据试验得出以下结果:温控加热炉作为一种试验装置,可以根据标准温升进行曲线升温,具有极佳的试验可重复性。在日常工作中,可将其作为一种重要的、有效的防火涂料现场检测加热装置,对背火平均温升、防火涂料膨胀厚度进行分析检测,将检测结果作为主要分析依据,判定该防火涂料是否合格。

钢结构防火涂料耐火性现场检测技术研究

开发研制了能够按照标准温升曲线升温的"用于现场检测防火涂料质量的控温电加热炉"试验装置,利用丁烷喷灯、汽油喷灯及温控加热炉,对不同防火涂料试件进行了加热试验。结果表明:温控加热炉能够按标准温升曲线升温,试验可重复性好,可作为防火涂料现场检测加热装置,可将耐火极限为同一类型钢结构的防火涂料膨胀厚度和背火平均温升作为涂料是否合格的判定依据。

超薄型钢结构防火涂料现场快速检测方法研究

针对当前国内超薄型钢结构防火涂料检测时间长、成本高、实验难度大、实验环境与现场环境存在差异等问题,分别对多种超薄型(CB型)钢结构防火涂料试件进行物理测试和耐火性测试。现场模拟耐火性检测的温控加热试验,并与实验室标准炉耐火性试验数据进行对比分析。进而从外观观测、粘结强度、膨胀倍率、背火面温度和燃烧残留物状态等方面,总结出一种CB型钢结构防火涂料现场快速检测方法。

具有逆辨识结构的模糊神经网络控制及其应用

该文提出一种新型模糊神经网络结构及算法。在这种控制方案中 ,采用三层模糊神经网络控制器和神经网络逆辨识控制器相结合的结构。计算机仿真研究和实际应用表明 ,采用新型模糊神经网络控制方法 。