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控制炼钢工艺中能量输入的核心是电弧炉电极调节系统，电极调节的功效对于降低电弧炉炼钢工艺的能耗、缩短冶炼时间、提高冶炼效率具有重要意义[1]；此外，电弧炉系统是一个复杂的控制系统，具有典型的非线性、时变、随机干扰和三相耦合特性，若确定了电极调节器系统模型，会更有效地控制电极[2]。在电弧炉整个炼钢的过程中，电极调节系统是整个系统高效运行的关键。采用有效的电极控制算法，可使电弧炉炼钢功率消耗、电极消耗及出钢时间都得以减小。
当前，大多数工业钢厂实际使用传统的PID控制与手动操作相结合来控制电极系统。但由于PID控制常常落后于电弧炉的实际情况，因此不能保证控制精度和实时性，电极调节工作极为不稳定，导致运转效率降低和功耗增加[3]。学者们研究了调节电弧炉电极升降装置的智能方法，取得了许多成果。文献[4]提出了基于模糊神经网络的电弧炉控制方法；文献[5]采用神经网络算法来调节电弧长度；文献[6]采用控制弧长的模糊PID控制方法。但是，这些控制方法在实际应用控制中并不理想，因此，电弧炉电极控制器有必要进行深入研究。
本文采用一种新型编码的遗传模糊逻辑控制器(GFLC)来调节电弧炉电极。使用遗传算法依次学习逻辑规则和隶属函数，是一种无需主观预设逻辑规则和隶属函数的双层迭代算法。上层利用下层调整的隶属函数求解逻辑规则的组成，下层使用从上层学习的逻辑规则来确定隶属函数的形状。为了克服直接参数编码的缺点，本文提出了一种新的编码方法，可以更有效地调整隶属函数。
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作者信息:
李 强，卫 敏，李 刚，王 星
(西安理工大学 自动化与信息工程学院，陕西 西安710048)
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