节制炼钢工艺中能量输入的核心是电弧炉电极调理系统，电极调理的效用对于降低电弧炉炼钢工艺的能耗、缩短冶炼时间、提高冶炼效力拥有重要意义[1]；另外，电弧炉系统是一个繁杂的节制系统，拥有典型的非线性、时变、随机干扰以及三相耦合特性，若肯定了电极调理器系统模型，会更有效地节制电极[2]。在电弧炉整个炼钢的进程中，电极调理系统是整个系统高效运行的关键。采取有效的电极节制算法，可以使电弧炉炼钢功率损耗、电极损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节制与手动操作相结合来节制电极系统。但因为PID节制往往后进于电弧炉的实际情况，因而不能保证节制精度以及实时性，电极调理工作极其不不乱，致使运转效力降低以及功耗增添[3]。学者们钻研了调理电弧炉电极升降装置的智能办法，获得了许多成果。文献[4]提出了基于隐约神经网络的电弧炉节制办法；文献[5]采取神经网络算法来调理电弧长度；文献[6]采取节制弧长的隐约PID节制办法。然而，这些节制办法在实际利用节制中其实不理想，因而，电弧炉电极节制器有必要进行深刻钻研。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/2990.html
本文彩用一种新型编码的遗传隐约逻辑节制器来调理电弧炉电极。使用遗传算法顺次学习逻辑规则以及隶属函数，是一种无需主观预设逻辑规则以及隶属函数的双层迭代算法。上层应用下层调剂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肯定隶属函数的形状。为了战胜直接参数编码的缺陷，本文提出了一种新的编码办法，可以更有效地调剂隶属函数。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/2990.html
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