精炼炉终点温度控制模型

在精炼炉炼钢过程中,钢液终点温度是炼钢过程中的重要控制参数,出钢温度是否达标,对钢质量的好坏起着决定性的作用。传统的钢液温度控制方法多采用人工经验控制,但存在控制不精准及随机性等问题。为减少人为因素造成的控制误差,采用智能控制的方法代替人工经验。首先对影响其温度的众多因素归纳整理,采取现场500组炼钢参数进行数理统计研究,最终建立基于多元回归方程的终点温度控制模型,经数据验证表明,该模型能够控制钢液终点温度达到要求范围,并使得误差控制在5℃之内,最终实现精炼炉钢液终点温度控制。

基于灰色系统的软测量方法及其应用

针对工业过程中一些难以测量的变量,提出一种基于灰色系统的软测量方法,该方法将灰色模型结合工艺生产过程进行建模分析,选择一组辅助过程变量作为灰色模型的输入,利用灰色模型的输出对复杂工业过程中的变量进行预测。采用基于灰色系统的软测量方法对VOD炉终点钢水温度预测的仿真结果表明:预测值的命中率较高,证实了该方法的有效性。

模型预测控制在纯滞后对象中的研究

针对疲劳试验机应力控制系统在实际应用中会产生应力控制不稳定的情况,提出了一种控制方案。根据系统传递函数建立数学模型,设置合适的目标函数。通过模型预测算法寻找局部最优,利用加权反馈校正的方式,对基础模型进行在线修正。同时结合期望的参考轨迹,使输出值尽可能逼近设定值。最后利用MATLAB仿真,验证模型预测控制算法对于快速响应的系统的控制效果。仿真数据显示,系统加入预测算法后的调节时间较之前减少15%,控制误差减少0.5%。将模型预测控制优化改进后,达到了解决应力控制问题的目的。