[发明专利]一种直流中空电极电石炉智能控制方法

权利要求书

1.一种直流中空电极电石炉智能控制方法，所述电石炉中设置有直流中空电极(6)，直流中空电极(6)外部设置控制其升降的升降数字油缸(3)，粉料料斗(12)通过带有流量传感器(9)和粉料料斗阀门(11)的粉料输料管(10)连接直流中空电极(6)中空部分的顶端向其中供料，其特征在于，在直流中空电极(6)上设置直流电流互感器(5)获取直流中空电极(6)上的实时电流I，同时利用温度传感器获取电石炉内的实时温度T，通过选择若干隐层节点，建立BP神经网络，利用经验数据对神经网络进行训练，当误差足够小时，完成训练过程，训练好的神经网络载入控制器，然后将电流I和温度T送入控制器内进行神经网络的运算或者查表得到直流中空电极(6)的升降长度L和粉料加料速度G两个控制输出，最终控制器通过向升降数字油缸驱动器(4)发送相应指令使得升降数字油缸(3)控制直流中空电极(6)升降指定的长度从而实现对升降长度L的调节，通过向粉料料斗阀门(11)发送相应指令控制其开度从而实现对粉料加料速度G的调节。 

2.根据权利要求1所述的直流中空电极电石炉智能控制方法，其特征在于，所述隐层节点的选择依据是：初始时选择足够多的隐层节点数，在网络完成训练之后，将权值太小以至于所起作用小于预期的隐层节点删除，然后将得到的网络投入使用。 

3.根据权利要求1所述的直流中空电极电石炉智能控制方法，其特征在于，所述BP神经网络的训练过程是： 

建立输入输出样本，其中输入为电流I和温度T，输出为升降长度L和粉料加料速度G； 

向样本中输入事先已知的大量经验数据，计算各层的输出； 

计算各层输出之间的误差； 

调整各层权值直至误差小于指定的值。 

4.根据权利要求3所述的直流中空电极电石炉智能控制方法，其特征在于， 所述各层的输出计算过程如下： 

首先作出如下约定： 

输入向量:X＝(x₁,x₂,..,x_i,...,x_n)^T，其中n是输入的个数； 

隐层输出向量:Y＝(y₁,y₂,...,y_j,...y_m)^T，其中m为隐层节点的个数； 

输出向量:O＝(o₁,o₂,...,o_k,...,o_l)^T，其中l是输出的个数； 

输入到隐层之间的权值矩阵:V＝(V₁,V₂,...,V_j,...,V_m)； 

隐层节点到输出的权值矩阵:W＝(W₁,W₂,...,W_k,...W_l)； 

选择sigmoid函数作为神经元的作用函数，f(x)＝1/(1+e^-x)，输出在区间(0,1)之间，经验的控制数据在投入使用前先进行缩放处理； 

隐层的输出计算为:

输出的计算为: 。

5.根据权利要求3所述的直流中空电极电石炉智能控制方法，其特征在于，所述调整各层权值直至误差小于指定的值的过程如下： 

(1)初始化V,W,E_min,η；其中η为训练步长，取0.3，E_min为指定的误差阈值； 

(2)根据每一组输入样本，计算各层输出： 

(3)计算误差： 

其中P为样本的总数，d_k是针对该组输入的期望输出，如果E<E_min,训练结束； 

(4)计算各层误差信号： 

(5)根据各层误差信号调整各层权值： 

(6)返回继续训练过程直至误差小于指定的值。