附件C：譯文

鼓風(fēng)爐自動溫度控制系統(tǒng)的發(fā)展

概要：
在這篇論文里，我們認(rèn)為自動溫度控制系統(tǒng)在鼓風(fēng)爐運(yùn)作中是很重要的一部分。一般而言，鼓風(fēng)爐是容易受諸多因素影響的，所以自動的溫度控制是很困難，多變的。有鑒于此，首先，這一論文記述了鼓風(fēng)爐的溫度控制模塊是運(yùn)用基于數(shù)據(jù)輸入輸出的T-S模糊連續(xù)系統(tǒng)模塊；其次，這一論文記述了溫度控制技術(shù)是基于預(yù)測控制（MPC）技術(shù)的，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)進(jìn)程控制實(shí)踐中[6]-[9]。我們打算用數(shù)學(xué)建模的構(gòu)架方式描述基于模糊連續(xù)采樣理論系統(tǒng)的鼓風(fēng)爐，并且用預(yù)測控制技術(shù)去控制自動溫度控制系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：鼓風(fēng)爐，模糊建摸，預(yù)測控制
1緒論
在鼓風(fēng)爐操作中溫度的控制常規(guī)方法是當(dāng)鼓風(fēng)爐的溫度被熱風(fēng)，熱負(fù)荷，蒸汽，生鐵溫度等嚴(yán)重影響到時，依照原料裝進(jìn)速度或者根據(jù)每個操作員的經(jīng)驗(yàn)去調(diào)節(jié)燃料注進(jìn)的分量。因此，鼓風(fēng)爐的溫度有很多各種的波動因素，這些突躍的因素自然會影響到鼓風(fēng)爐溫度的穩(wěn)定性。有鑒于此，該論文，記述了通過應(yīng)用模糊連續(xù)控制模塊，作為鼓風(fēng)爐的溫度控制模塊，去分析上述因素。
很多基于模糊推論系統(tǒng)的辨識技術(shù)曾經(jīng)被提議可以用于解析一個未知系統(tǒng)的行為，因?yàn)檫@樣的系統(tǒng)只有一組可用的輸入輸出的數(shù)據(jù)，譬如我們的鼓風(fēng)爐[1]- [5]。通過模糊模型獲取的模型具有很強(qiáng)的可讀性，因?yàn)樗鼈兪怯谜Z言描述的。更特別的是，一個模糊模型的結(jié)構(gòu)是應(yīng)用假定型模糊規(guī)則描述的。一個顯著的模糊推論模型是TSK模糊模型，它是由線性方程規(guī)則組成。這個模型有卓越的能力去描述一個給定的未知系統(tǒng)。
當(dāng)沒有一個物理模型而只有一個設(shè)備的一組輸入輸出數(shù)據(jù)時，模糊聚類是確定隸屬函數(shù)和隨之產(chǎn)生的TS模糊模型參數(shù)的具有代表性的建模方法。根據(jù)一些關(guān)于遷移延遲的先驗(yàn)知識，有必要給予滯后的輸入輸出數(shù)據(jù)去獲取精確的模型。但當(dāng)在輸入輸出數(shù)據(jù)中存在一些像來自鼓風(fēng)爐一樣的噪聲時，這不總是容易去得到關(guān)于這些先驗(yàn)知識的精確的數(shù)據(jù)。因此，在沒有模糊聚類建模方法之前，解決這些因素的真值是非常重要的。這個問題可以看成是一個建模誤差最小化的最優(yōu)化問題?；谌巳旱淖顑?yōu)化，如遺傳算法（GA）[10], [11]，是沒有先驗(yàn)知識的情況下，最通俗的去解決關(guān)于他們的解空間的最優(yōu)化問題的工具，這樣看來，通過遺傳算法去找相近于先驗(yàn)知識真值的使建模誤差最小化的真值是有可能的。
建模之后，去控制我們那些有慢動態(tài)和輸入輸出約束的目標(biāo)設(shè)備，我們需要一個適合于我們的特殊設(shè)備的專門方法。目前已經(jīng)有許多的研究去處理一些帶輸入輸出約束的復(fù)雜設(shè)備，在這些研究當(dāng)中，預(yù)測控制（MPC）技術(shù)被廣泛應(yīng)用于