基于改进遗传算法的加热炉炉温控制研究

加热炉是轧钢生产线上的关键设备，窑炉温度的稳定性对后续工序的正常进行和保证产品质量至关重要。但是由于加热炉是一个大惯性、大滞后、时变的被控对象，这类对象被公认为较难控制。其数学模型相对来说较难建立，采用常规理论和方法进行控制效果不够理想，通常还需辅以操作工的看火经验来调节控制。因此采用新的控制方法改善加热炉炉温的控制性能具有重要的理论和实际意义。遗传算法是通过模拟自然界遗传机制和生物进化而形成的一种过程搜索最优解的算法。其特点是几乎不需要所求问题的任何信息而仅需要目标函数的信息，不受搜索空间是否连续或可微的限制就可找到最优解。因为它自身具有的并行性、鲁棒性、问题无关性、自适应自学习，并可以以很高的概率获得全局最优解的特性，对于解决非线性，多