多分辨小波控制器在轧辊偏心控制中的应用

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器，它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解．机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响，比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等，这些影响体现在不同的尺度上．通过小波的多分辨分解，这些不同尺度上的信息被区分开来，然后在控制中对轧辊偏心进行补偿．仿真实验表明该方法是有效的．

神经网络自适应滤波在轧辊偏心控制中的应用

论述了一种具有偏心补偿能力的 AGC系统。它借助于神经网络自适应滤波提取偏心信号并以此信号为基础 ,消除偏心影响 。

关于轧机生产板材轧辊偏心控制优化研究

在板材的生产过程中,由于轧辊偏心扰动影响板材厚度的精度,而传统FFT算法在轧辊偏心控制中存在识别误差。针对上述问题,提出了一种基于单子带重构改进算法和比值校正法相结合的偏心信号重构新方法。首先采用单子带重构改进算法对偏心信号进行分频,并且有效的去除噪声,在信噪比低和频率相近时能够准确的提取偏心信号的频率及谐波个数,弥补了比值校正法对噪声敏感的弱点及对各谐波分量间隔大的要求。然后使用比值校正法对各次谐波幅值和相位进一步估计。仿真及实验结果表明,利用结合方法重构得到的轧辊偏心模型可以很大程度减小厚度波动,使轧辊偏心控制精度达到了补偿要求。

轧辊偏心的H_∞输出反馈鲁棒重复控制

针对轧辊偏心问题,用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了用于轧辊偏心补偿控制的H∞输出反馈鲁棒重复控制器,首先引入动态输出反馈来保证闭环系统的鲁棒稳定性,把重复控制器设计问题转化为H∞动态反馈控制器的设计问题,采用变量替换法将非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式并对其求解进而得到控制器参数.另外在采用上述控制器保证系统鲁棒稳定性的同时,通过在重复控制器中引入一个前向系数进一步改善和提高系统的动态性能与稳态控制精度.理论证明与仿真研究表明当系统对象参数存在摄动时,这种控制器仍能有效地补偿轧辊偏心对产品质量的影响.