纯反馈系统的自抗扰预设定有限时间量化控制

针对一类具有量化输入的非仿射纯反馈系统,将自抗扰控制和预设有限时间控制结合起来,提出一种自抗扰预设定有限时间量化控制策略.设计自抗扰预设定有限时间量化控制器.仿真实验结果表明:在外部扰动作用下,该文策略比神经网络策略有更好的控制性能.因此,该文策略具有优越性.

转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报

准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义·采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型·用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T S模型并用该模型对机理模型进行补偿建模·对一座180t转炉的实测数据进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的·

CVC四辊冷轧机板形预设定控制研究

预设定控制是一个完整的板形闭环控制系统中必不可少的重要环节。本文介绍了一种具有自适应自学习功能的板形预设定控制模型，此模型已在宝钢冷轧厂的２０３０ｍｍＣＶＣ五机架冷连轧机上投入生产应用，控制效果良好。

冷轧带材板形分析及预设定控制软件(FAPCSR)及其应用

介绍自主开发的冷轧带材板形分析及预设定控制软件—— FAPCSR的主要特征及工业应用情况。对其理论基础和功能模块做了论述。软件采用模块化设计 ,实现了 Visual Basic语言与 Fortran语言的链接和集成 ,界面友好 ,可视化程度高。仿真分析结果可靠 ,可适用于冷带材轧机机型选择。

热连轧精轧机组预设定和自适应研究

以某厂热连轧精轧设定模块为研究对象,在其原有设定模型中添加了另外一种变形抗力模型,通过计算机编写程序,创建回归系数文件,修改输入计算模块,用新添加变形抗力模型回归过的钢种系数对现场生产中与其相近的钢种进行设定计算,比较变形抗力模型添加前后的轧制力预测值偏差。结果表明:添加变形抗力模型后的轧制力计算可以得到比较满意的精度;平滑系数在自适应学习中是十分关键的影响因素,在总结了精轧机组自适应模块中平滑系数的影响因素后,建立平滑系数的动态优化模型,通过编程读取实测数据计算轧制力,比较优化前后的轧制力误差,结果表明对于精轧机组自适应过程,动态优化平滑系数更有助于提高轧制力模型预报精度。

热连轧机组板形预设定策略与模型

为使热轧带钢具有良好的板形 ,以热轧板形生成原理为基础 ,根据热轧板形控制的特点 ,研究提出一种适合于热连轧精轧机组的板形预设定控制模型 。

冷轧机辊缝预设定计算机操作指导控制系统

采用冷轧机辊缝预设定操作指导控制系统 ,在CRT上显示出轧机调整参数 ,指导轧制操作者调整辊缝 ,并且在一幅画面上显示出轧制过程全部参数 ,为用户控制和分析轧制过程提供支持。

基于遗传算法的热连轧机弯辊力预设定控制

凸度和平坦度是热连轧机板形控制的主要目标 ,多机架工作辊弯辊力则是其板形控制的主要调节手段。以具体工业轧机为对象 ,研究了基于遗传算法的弯辊力预设定控制策略。现场数据分析表明 ,采用该控制策略是合理的 ,它能获得良好的板形。

基于板厚标准曲线的平直度预设定控制方法

在分析各种平直度预设定控制算法优缺点的基础上,提出一种基于板厚标准曲线的平直度预设定控制算法。首先,建立了基于分步优化的平直度和板厚标准曲线制定方法,该方法将平直度判别和平直度预报分开独立计算,通过分步优化得到平直度标准曲线和板厚标准曲线,计算快速、稳定。其次,采用横断面预报模型优化计算平直度预设定值,使计算的带钢出口厚度横向分布逼近板厚标准曲线,得到基于板厚标准曲线的平直度预设定控制方法,该方法计算快速、稳定,完成一次在线设定计算时间约为1.781 s,满足工业在线应用实时性的要求。最后,以某1 800 mm五机架冷连轧机为例验证了上述算法的计算精度,满足工程需要。

冷轧机板形控制系统弯辊力预设定模型开发

针对某公司六辊冷轧机,采用影响函数法建立了辊系变形计算模型并开发了相应的计算程序。利用所建辊系变形模型结合轧机的板形控制策略,建立了针对轧机的理论和在线两种弯辊力预设定模型。实例计算表明,所开发模型精度符合实际要求,可用于生产实际,为提高轧机板形控制预设定精度,改善轧机产品的板形质量提供了理论依据。

1420mm轧机板形预设定计算仿真系统设计

为了提高板形预设定计算的精确度,针对某厂1420 mm冷连轧机板形控制系统的预设定计算模型进行仿真计算。将板形预设定模块从原Solaris系统移植到Windows模拟机上,建立数据信号输入和输出接口,实现板形预设定离线模拟计算,为板形设定计算提供研究和开发平台。其预计算结果的精确度与实际测量值十分相近,直接影响到基础自动化层(L1)的控制,最终提高了带钢板形的质量。

基于模糊与遗传逼近策略的轮胎预设定值充放气控制

影响轮胎充放气的因素比较复杂,为了简便、准确地对轮胎进行预设定值充放气,提出一种基于模糊与遗传逼近策略的轮胎预设定值充放气控制方法。该方法把整个充放气过程分成两步:首先根据预设定值和当前胎压与预设定值的差,模糊推理出充放气的时间进行预充放;然后依次遗传前面的充放气速率逐步逼近至预设定值。实验结果表明,在不同的充放气条件下利用该方法均能简便、准确地充放气到预设定值,精度可达±0.04 bar,适用于各种自动轮胎充放气设备,且简便、高效、实用。

精整机组拉伸弯曲矫直机工艺参数预设定控制模型研究

本文分析了拉伸弯曲矫直机延伸率闭环控制收敛速度缓慢、导致拉矫产品质量及成材率降低的问题。研究了拉弯矫直生产中板带弹塑性变形机理,建立了延伸率与板形和性能的函数关系、延伸率与弯曲单元插入量的函数关系,以及弯曲单元引起的板带弯曲曲率与矫直单元插入量的函数关系,研发了拉伸弯曲矫直机工艺参数预设定控制模型,能有效提高延伸率闭环控制的收敛速度和控制精度,大大提高拉矫产品质量及成材率。

HC轧机板形控制参数预设定的研究

以前张应力偏差平方和为目标函数，优化设定了ＨＣ轧机板形控制参数——中间辊移动量和工作辊弯辊力，所得结果在工艺规程要求范围之内，证明该理论的可行性。该理论对提高ＨＣ轧机板形控制精度有重要意义。

热镀锌机组平整机轧制力预设定模型研究

针对现阶段平整机生产中存在的横型计算成功率低、预设定精度差等问题,在分析平整机原有轧制力模型的基础上,采用理论分析与现场实际数据统计相结合的办法,设计出适合平整机预设定机理模型。采用预设定表格和机理模型结合的方法优化设定平整工艺参数,并通过分析大量生产实际数据不断优化单位张力,以及摩擦系数、变形抗力、张力影响因子等模型参数,提高模型的预设定精度,实现减少手动设定,进而提高产品质量的目标。从模型上线跟踪情况可知,预设定模型的精度较高,对实际生产具有很好的指导效果。

柔性关节机械臂的自抗扰预设定有限时间跟踪控制

针对一类具有模型不确定、未知非线性函数以及外部扰动的柔性关节机械臂系统,基于backstepping设计方法、自抗扰技术、预设有限时间性能函数,提出一种自抗扰预设定有限时间跟踪控制器的设计方法。该方法使用扩张状态观测器估计带有不确定性的未知函数,并使用跟踪微分器获得虚拟控制的微分信号来避免微分爆炸。控制器设计中使用预设有限时间性能函数,使机械臂系统的跟踪误差在一个指定的有限时间内按预设定的动态性能收敛到原点附近的小邻域内,且保证闭环系统所有信号一致最终有界。采用自抗扰策略使控制器具有很强的抗干扰性能。仿真结果验证了所设计控制器的有效性。

PCA降维技术在弯辊力预设定中的研究与应用

为了提高冷连轧带钢弯辊力预设定模型的计算效率,在原有基于GA⁃BP神经网络的弯辊力预设定模型基础上,引入主成分分析(PCA)数据降维技术,通过PCA将原有10个轧制参数变量转换为3个主成分变量,降维后的主成分变量包含了原始实测轧制参数93.55%的信息,实现了轧制参数特征的有效提取;将其作为神经网络的输入,建立PCA⁃GA⁃BP新形态弯辊力预设定模型,简化了模型结构。以某1450 mm冷连轧生产线数据作为样本比较了2种模型的计算性能,结果表明,2种模型均具有较好的泛化能力,在保证带钢头部板形精度的基础上,PCA⁃GA⁃BP模型与原模型相比迭代次数减少86次,计算时间缩短73 ms,预报效率显著提高。

UCM冷轧机弯辊力智能预设定计算模型研究

工作辊和中间辊弯辊力匹配一直是六辊UCM(Universal Crown Mill)冷轧机弯辊力预设定计算的难题。文章通过建立冷轧过程板形计算模型并将其嵌入遗传算法,对六辊UCM冷轧机的工作辊和中间辊弯辊力进行智能预设定计算,进而确定板形最优时的弯辊力设定值;同时分析弯辊力变化与板形演化的关系,为六辊UCM冷轧机板形控制系统的优化提供理论指导与技术支持。

应用BP神经网络的单机架可逆式冷轧机弯辊力预设定

针对单机架可逆式冷轧机生产过程中,由于不同热轧生产厂的热轧板形原料性能、板形差别较大、从而造成弯辊力预设定值和实际指标相差较大的问题,利用现场生产工艺数据丰富,采用人工智能BP神经网络的方法,通过大量数据输入进行训练,大大的提高了生产过程中弯辊力预设定值的准确性。