LF精炼炉电极系统是一个多变量、非线性、时变的复杂系统,传统的PID控制方法使得系统电极位置、电弧长度、电弧电流以及系统功率很难保持在最佳状态下运行,为了改善控制效果需采用先进的控制算法。论文以某钢厂110t LF精炼炉为研究背景,对其电极调节展开了理论分析及控制方法的研究。首先,论文在介绍了电极构造的基础上建立了其数学模型,并指出了电极系统具有非线性及时变性的特性。其次,论文利用神经网络方法提出了在线递推多步预测模型及在线直接多步预测模型,并通过实际采集的数据验证了在线递推多步预测模型要优于后者。针对此类被控对象,提出了在预测模型基础上采用滚动优化的控制策略,通过仿真与PID控制进行了对比,从仿真结果表明神经网络预测控制具有良好的跟踪特性且超调量小,特别是当电极系统发生变化后能够快速地抑制出现的扰动,说明这种基于神经网络的预测控制可以提高LF精炼炉电极的控制性能。最后,为了模拟实际的运行环境搭建了物理仿真平台,验证了上述方法的有效性。