基于遗传粒子群算法的冷连轧轧制规程优化设计

选取等相对负荷为轧制规程的目标函数,令轧制力、轧制功率、轧制力矩、轧制速度等参数满足一定约束条件,采用罚函数法将有约束条件转为无约束条件。用遗传粒子群算法对目标函数进行优化,求得最优解。该混合算法集合了遗传算法全局搜索能力强,粒子群算法局部搜索能力强,收敛速度快的特点。使得各机架功率合理分配,设备能力充分发挥,生产效率提高。

基于粒子群算法的冷连轧轧制规程优化设计

选取等相对负荷为目标函数,令轧制力、轧制功率、轧制力矩、速度等参数满足一定约束条件,采用罚函数法,将有约束条件转为无约束条件,采用粒子群算法对目标函数进行优化,求得最优解,这可使各机架功率合理分配,设备能力充分发挥,生产效率提高。

合作学习能力培养视域下初中生物实验教学模式探究

合作学习能力培养视域下,初中生物实验教学模式的创新能够改变学生被动学习的局面,实现学生主体性和教师主导性的和谐统一,并能促进学生在合作中增强责任感。但在具体实践过程中初中生物实验教学中仍存在着诸多问题,难以达成合作学习能力培养的预期目标。为此,本文将从生物实验教学模式中结合多种教学手段、展开小组合作学习以及结合生活实际这三个方面入手,为当代初中生物教学提供新的思路和方法。

基于自适应网格多目标量子遗传算法的轧制规程优化

轧制规程设定是铝热连轧轧制过程控制的重要内容,轧制规程的好坏直接影响产品质量和生产效率。针对铝热连轧过程轧制规程优化目标的多样性问题,提出改进的混沌多目标量子遗传算法对轧制规程进行优化。该算法初始化引入混沌序列并采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相结合的方法,同时采用非支配排序、自适应网格及外部解集等多目标优化策略,从而提高了寻优效率和收敛速度。以等相对负荷、末机架板形良好为目标函数,对河南某铝厂热连轧机进行轧制规程优化。仿真结果表明,优化规程的打滑因子和负荷系数优于原始规程。

模糊灰色预测控制器在冷连轧机张力控制系统中的应用

针对传统PID冷连轧机速度控制系统在张力控制中控制参数难以整定的问题,设计出一种基于模糊控制原理的模糊灰色预测控制器,该控制器可以利用过去、当前和将来的张力,计算合适的控制校正量来对张力误差进行预补偿。仿真研究表明,这种模糊灰色预测控制器能够补偿传统PID控制器在张力控制中的不足,具有更好的控制特性。

基于模糊自适应分数阶带钢纠偏控制策略研究

针对冶金带钢轧制过程中纠偏执行机构电液伺服系统蝶形区、内漏引起的位置跟踪速度慢与精度低的问题,结合分数阶控制、改进Oustaloup算子近似滤波、模糊自适应控制,同时加入非线性控制因子,提出了多参量自由度的基于改进 Oustaloup算子的模糊自适应分数阶线性与非线性两种纠偏控制算法。经仿真实验对比,验证了设计的控制算法比普通PID稳态精度提高了88.57%、时间缩短了53.33%,不仅能保证最佳轨迹跟踪,而且可以改善模型不确定性和瞬变干扰抑制的鲁棒性。

基于FPGA的AGC系统位置检测接口电路设计

针对板带材自动厚度控制(AGC)系统压下油缸的位置测量信号,设计了一种基于FPGA(现场可编程门阵列)的信号采集与处理电路。以FPGA作为主控制芯片,采用自顶向下的设计方法,利用VHDL硬件描述语言进行设计,实现了位置检测接口电路的信号采集与处理。该位置检测接口电路抗干扰能力强,采集和处理位置信号速度快。此接口电路如果封装成独立模块,具有很强的可移植性。

一种高转矩能力的直接转矩过调制控制策略

在高速(基速以上)区域,由于逆变器提供的电压有限,异步电机需要工作在弱磁状态。提出一种应用在直接转矩控制(DTC)中的简单过调制策略。该方法作用在电机加速以及高速区域,既扩大了恒转矩范围,提高了转矩能力,又可在弱磁阶段利用六步模型自发削弱磁链值。随着转速的升高,定子磁链轨迹从近似圆形平滑切换到近似六边形。方法的实现是通过修改定子磁链滞环控制器的输出状态。提出的控制策略的主要优点是保持传统DTC的简单结构,不需要电压空间矢量调制。仿真结果证明了该调制策略方法的有效性。

基于线阵CCD的带钢对中纠偏检测装置设计

为了提高带钢冷轧生产对中纠偏检测装置的灵敏度与电磁兼容性,设计了一种基于线阵CCD的带钢对中纠偏检测装置的硬件和软件系统。该装置设计了红外发光LED电路,CCD驱动脉冲隔离放大电路;选用ATmega16单片机实现视频检测,编制了检测软件,并进行了实验研究。实验结果表明,该对中纠偏检测装置检测精度高,响应快,可满足带钢冷轧对中纠偏检测的要求。

基于CPLD的AGC系统位置检测接口电路设计

压下油缸位置闭环高精度控制是实现冷轧带材板厚板形高精度控制的基础,缸位移信号的检测精度直接影响油缸位置闭环精度。以CPLD为主控制芯片,利用VHDL硬件描述语言,设计了板厚控制(AGC)系统油缸位置检测接口电路,实现了Sony磁尺等增量编码器形式的信号采集与处理。该位置检测接口电路采集和处理信号速度快,抗干扰能力强,若封装成独立模块,可应用于其他工业领域。仿真和试验验证了所设计的AGC系统位置检测接口电路的可行性。

转子时间常数在线校正的感应电机转速观测

基于磁链的模型参考自适应算法中,转子时间常数失准会影响电流模型精度。建立了消除耦合关系的可同时辨识转速和转子时间常数的模型。针对纯积分环节造成的电压模型磁链失准问题,采用了包含两个神经元自适应滤波器的积分器代替传统积分器,消除了直流漂移和积分初始条件的影响。仿真结果表明:设计的模型参考自适应转速观测系统不受转子时间常数变化和直流漂移的影响,系统动态性能良好。最后在DSP电机控制试验平台上进行试验,验证了该方法的有效性和高性能。

腈纶水洗拉伸机组全数字变频调速系统

为了解决某腈纶厂水洗拉伸机组模拟直流调速系统,速度和张力控制精度低、不稳定,由于采用大量继电器进行逻辑控制,出现故障时很难确定故障点,增加了设备维护难度,严重影响正常生产的问题,设计了全数字变频调速系统。通过构建ABB变频器和S7-300 PLC组成的Profibus-DP网,设计了系统的网络组成结构,并列出部分参数设置。提出拉伸、卷曲电机的同步控制和拉伸辊电机的ABB变频器窗口控制功能实现张力控制策略。现场运行表明,该系统具有控制精度高、维护简单和节能降耗的特点。

基于细菌觅食优化算法的5052铝合金变形抗力模型优化

根据河南某1+4铝热连轧厂的大量现场实测轧制数据,利用最小二乘法对5052系铝合金变形抗力模型进行了回归,并用细菌觅食优化群算法对变形抗力模型的参数进行了优化。最后,将细菌觅食优化算法优化后的变形抗力模型与最小二乘回归出的变形抗力模型分别应用于轧制力的预报。仿真结果表明用细菌觅食优化算法优化后的变形抗力模型应用于轧制力预报时误差更小,在进行轧制力预报时选择细菌觅食优化算法优化后的变形抗力模型。

腈纶水洗拉伸联合机组控制系统的故障诊断

某腈纶厂干法腈纶生产水洗拉伸机组控制系统由直流模拟调速装置和大量继电器组成,出现故障时难以判断。为节能降耗提高产量,由交流调速取代原直流调速系统,并提出了利用PLC对电控系统进行故障诊断,Profibus现场总线对电机速度和速度同步的诊断方法进行监测,并给出了变频器故障诊断流程图,同时介绍了ProTool组态软件设计人机界面在故障诊断中的应用。通过现场运行表明,该系统不但具有可靠性高、操作简单、速度同步精度高等特点,而且增强了系统的可维护性。该方案适用范围广,在同类产品生产中可进一步推广使用。

基于Profibus的腈纶水洗牵伸机组全数字交流调速系统

Profibus现场总线在生产过程中日益发挥着重要作用,介绍了通过西门子S7-300PLC与ABB全数字变频器组成的腈纶水洗牵伸机组Profibus-DP控制网络,阐述了对PLC和变频器进行Profibus现场总线组态配置、通信参数设置的实现过程。现场运行表明,该系统具有控制精度高、可靠性高、维护简单的特点。

基于ADAM5510的燃煤注汽锅炉控制系统

为降低稠油热采燃料成本,利用ADAM5510构建了燃煤注汽锅炉控制系统。采用上、下位机分层结构,分别完成数据采集、实时控制和过程监控。针对燃煤注汽锅炉控制中的诸多不确定因素,对蒸汽压力、风煤随动控制环节进行了设计。在蒸汽干度控制策略实施过程中,提出了恒压力和恒流量两种控制策略,采用了工程实用的前馈-反馈控制复合控制技术,确保了蒸汽干度控制的精度和稳定性。

改进的无功功率模型参考自适应异步电机转速辨识

针对传统无功功率模型参考自适应模型的输入信号中含有大量的高频信号和噪声,致使模型的自适应机构设计难度增加、速度预测精确度降低的问题,提出改进的基于无功功率的模型参考自适应系统。在传统的无功功率模型参考自适应模型的基础上,引入巴特沃思滤波器并运用改进的模糊PI控制器取代原有的控制器,滤除了输入信号的噪声,提高转速预测精确度。仿真结果表明,改进后的无功功率模型参考自适应系统,参考模型输出的无功功率信号较滤波前其振动的幅值和频率大幅度降低,将这种信号作为自适应模块的输入得到的预测转速,其预测精确度和预测系统动态性能得到提高显著。

基于遗传算法的冷连轧轧制规程优化设计

合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。轧制规程涉及的有关数学模型和需要考虑的约束条件较多,因此其优化设计也较为复杂。应用遗传算法进行轧制规程优化设计,即以负荷均衡和板形良好为目标,在一定的约束条件下,对压下率分配比进行编码。通过遗传算子操作并保留每代优势个体,从而得到冷连轧轧制规程。对某1370冷连轧机进行设计比较,表明该方法优化速度快,适合在实际中应用。

基于改进遗传算法优化BP网络的轧制力预测研究

为提高铝热连轧轧制力预报精度,满足现场生产需求,采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本,在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列,同时选择最优保存机制、动态调整交叉率和变异率等方法,提出了改进的遗传算法,并将其与改进的BP算法相结合,对多层前馈神经网络权值阈值进行优化,避免学习中陷入局部最小,使模型最终具有了良好的收敛性和适应性。网络预测结果与实测数据的相对误差基本在10%以内,该预测精度明显优于传统数学模型,实现了铝热连轧轧制力的高精度预测。

基于Φ函数的铝热连轧防打滑轧制规程优化

针对铝材轧制过程中的打滑现象提出了预防热轧打滑的判断条件,并提出了预防打滑为主的综合电机功率剩余程度相近的目标函数,建立了轧制规程多目标优化的数学模型,并应用果蝇优化算法对压下率进行了优化。在河南某铝热连轧厂对5052铝合金加工进行轧制规程优化,将Φ函数负荷分配法应用到轧制规程中,结果表明:合理的负荷分配能较好地实现各电机在功率上的剩余程度相近,并有很好的预防打滑效果,证明Φ函数负荷分配法制定轧制规程是合理有效的。