近年来,电弧炉炼钢发展十分迅速,已成为最主要的炼钢方式之一。我国电弧炉炼钢起步较晚,虽然冶炼技术有了大幅提升,但与一些发达国家相比,我国的电弧炉炼钢规模小,控制技术落后,电极损耗大,废料利用率低,电能消耗大,冶炼周期长,产品质量低,已经不能满足现代化的生产需求。因此,提高电弧炉炼钢的技术水平,对于促进我国钢铁产业的可持续发展具有重大的意义。电弧炉冶炼过程中,电极调节控制系统是电弧炉炼钢的一个重要环节,其作用是调节电极在炉内的移动位置,使弧长保持恒定,电弧电压和电流的比例恒定,从而使输入功率稳定。由于电弧炉电极调节系统是一个非线性、强耦合、多变量的时变系统,采用常规的PID或者单一的控制方式已无法满足控制要求,因此需要设计一种集成的、复合的智能控制策略来解决日益复杂的控制系统。首先,在全面了解电弧炉的工作原理和冶炼工艺的基础上,分别建立了交流电弧模型、三相电极模型、供电系统模型和液压系统模型,分析了电极弧长与弧流、弧压间的函数关系。其次,针对三相电极间的耦合问题,结合传统的解耦方法,设计一种基于单神经元的自适应解耦控制器,即在控制器和被控对象之间加上解耦补偿器,从而削弱了三相电极间的耦合影响,仿真结果表明这种解耦补偿器具有良好的解耦能力和抗干扰性能。最后,根据电弧炉的工艺特点和不同时期的冶炼要求,对熔化期和氧化还原期进行分段控制。在熔化期,炉料燃烧不稳定,系统受到的扰动剧烈,弧长频繁改变,需要电极调节系统能够快速准确的升降电极。为此,设计基于BP神经网络的PID控制器;在氧化还原期,燃弧变化比较稳定,扰动相对减小,希望有比较高的控制精度,因此采用模糊PID控制方案。仿真结果表明,该复合智能控制器能够满足电弧炉各个冶炼阶段的性能要求。