电弧炉炼钢是现代炼钢法的重要技术手段之一。电弧炉炼钢是以废钢为主要原料,以各种微量合金和造渣材料为辅料,依靠电极和炉料间的气体放电产生的电弧使电能在弧光中转化为热能,并通过对流和辐射换热的方式加热并熔化金属和炉渣,是冶炼出各种成分的钢和合金的一种冶炼方法。　　 论文以某钢厂电弧炉电极控制系统的改造为背景,在查阅了大量国内外相关文献的基础上,综述了电弧炉炼钢工艺及设备、控制技术的发展历史、研究现状和今后的发展趋势,分析了当前电弧炉电极控制系统存在的问题。针对交流电弧炉调节系统的非线性、强耦合、随机干扰强和时变性等问题,为实现三相功率的平衡,对电弧炉电极调节系统做以下研究。　　 建立了电弧炉系统模型,作为设计和验证控制器及控制算法的仿真试验平台。首先,根据交流电弧的物理机理和实际经验知识,建立了电弧的电路模型。然后,在此基础上推导出电弧炉电气的主电路模型,并通过仿真结验证了该模型的有效性。最后,根据电弧炉现场电极控制系统设备建立了电弧炉电极控制系统模型。　　 探讨了适用于交流电弧炉电极控制系统的控制算法。电弧炉三相耦合作用使得电极调节系统对三相负载的不平衡非常敏感,因此具有解耦能力的平衡电弧炉三相负载算法的研究,对提高电极调节系统控制品质和电网电能质量至关重要。由三相耦合引起的负载扰动是频繁且可测的,可以采用带有前馈补偿解耦的恒阻抗电极控制策略来消除扰动。仿真结果表明,前馈解耦控制器能很好的消除由三相耦合引起的相互扰动。　　 电极调节系统是时变的,电弧电位梯度随冶炼过程变化且难以直接测量或间接确定,固定参数控制器难以满足电极控制品质要求。对于这类问题,采用具有自学习自适应功能的神经网络控制算法在线调整控制器参数,使控制器工作在最佳状态。控制器由经典PID、BP网络调节PID参数机构和DRNN网络辨识器三部分构成。仿真结果表明,该控制算法能有效地解决电弧电位梯度的变化问题。