基于蚁群算法PID神经网络的热连轧活套系统自适应解耦控制

带钢热连轧机活套系统是一个耦合的多输入多输出非线性系统。针对活套系统的解耦控制问题,通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近建立控制对象的动态数学模型。利用基于蚁群优化多个单神经元和RBF神经网络相结合的自适应控制策略以减弱系统的耦合影响。最后的仿真结果验证了本方法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果。     

热连轧活套系统的解耦补偿预测控制

针对热连轧活套系统的强耦合特性,提出一类基于预测原理的交叉解耦控制策略.将一个两输入两输出的强耦合系统分解成两个相互影响的单输入单输出的子系统.基于预测控制原理,在一个周期内,顺序更新每个子系统的控制律,并保留未来的预测控制信息,补偿子系统之间的耦合影响,然后开始新的循环.基于H∞原理,将预测值与实际值的误差作为扰动处理,降低子系统之间的耦合影响,提高控制精度,简化控制器设计,减轻计算机的负担.仿真结果证实了该方法具有较好的解耦效果和控制性能.     

基于ADAMS-MATLAB联合仿真的液压活套多变量解耦控制

对于具有非线性、强耦合、不确定特性的液压活套系统的多变量控制一直是轧制控制领域的难点问题,为了进一步提高热连轧带钢的控制品质,首先利用ADAMS建立了液压活套虚拟样机模型,然后利用M ATLAB设计了一种基于互不相关解耦策略的液压活套迭代学习控制系统,利用ADAM S/Sub模块与M ATLAB/Simulink接口得到联合仿真模型.基于此模型,对传统PID控制系统与所设计的控制系统进行了仿真研究,仿真结果表明所设计的控制系统可以更好地减弱活套张力与高度系统的耦合作用,使活套控制系统获得更好的控制效果.     

压力和流量关联的神经网络解耦控制

传统的解耦控制综合方法，对耦合对象的数学模型依赖性较大，因此限制了它在工业领域内的应用。本文以压力-流量串联系统为研究对象，将神经网络用于耦合对象的解耦控制之中，其思路是通过神经网络对系统的I/O数据的学习，不断修正自身的权值，达到解耦控制的目的。实验结果表明，神经网络可以使对象不确定的耦合系统实现解耦控制，效果令人满意。     

热连轧活套系统的分散控制

分析热连轧轧制速度增量对活套系统性能的影响,建立了活套关联系统模型,提高了活套系统模型精度.基于H∞原理,将活套高度与张力系统之间的耦合影响看作扰动,采用分散控制方式,为每台轧机活套系统单独设计控制器.仿真结果表明,基于活套关联系统模型,采用分散方式设计控制器,提高了活套系统的控制性能.     

多输入多输出系统的滑模控制器设计及其应用

研究了一类多输入多输出系统的滑模控制问题,采用一种改进的指数趋近律,有效降低变结构所产生的抖振,并且给出理论性证明.将提出的设计方法应用于液压活套控制系统设计,将系统中的活套高度和活套张力的耦合关系当作干扰来处理.仿真结果验证了所提方法的有效性,该控制器可使活套控制系统获得较好的控制效果,并使活套系统迅速达到平衡稳定状态.     

热连轧液压活套系统非线性多变量建模及控制

为进一步提高带钢热连轧厚控精度及控制品质,在液压活套的工作点附近,考虑带钢自重、液压伺服系统和活套本身的非线性,建立了液压活套系统的非线性多变量动态数学模型,并验证了该模型的有效性.针对该模型,考虑未建模动态和各种扰动,提出了一种基于反推控制和扩张状态观测器(ESO)补偿的解耦控制方法.用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是鲁棒稳定的.仿真表明新的模型和解耦控制方法都是有效的.     

冷连轧机厚度和张力系统的智能解耦控制

现代冷连轧机组中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合、不确定等特点.以某厂1700mm冷轧机组为背景,以现场数据为核心,建立了厚度和张力耦合系统数学模型.针对系统模型的参数扰动以及外部扰动等不确定性,提出了基于准对角递归神经网络多变量PID控制策略,该策略具有较强的表达和处理瞬态信息的能力,实现了厚度和张力系统的解耦控制.仿真结果验证了本算法的有效性,其解耦响应速度和抗干扰能力明显优于传统解耦控制效果,适合解决非线性系统的动态问题.     

基于PI控制不同解耦补偿控制器的铝合金MIG焊过程MIMO解耦控制仿真

针对铝合金脉冲MIG焊存在多参数强烈耦合并严重影响过程控制稳定性的问题,建立其多输入多输出(MIMO)控制模型.运用多变量控制理论分析系统的耦合程度,基于PI控制器设计前馈补偿解耦、反馈补偿解耦和对角矩阵解耦3种结构的解耦控制系统.介绍它们的结构和算法,分析控制对象的特点,对铝合金脉冲MIG焊过程进行仿真.仿真结果表明,采用对角矩阵解耦PI控制铝合金MIG焊接过程,能取得满意的动态和稳态性能.     

基于FPGA的活套高度和张力系统解耦控制器设计

针对板带热连轧机活套的高度和张力系统,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立了对象的动态数学模型.采用基于BP神经网络整定的PID控制策略以减弱系统的耦合影响,并给出了其控制算法在FPGA上实现的方法,包括脉动阵列算法映射、数据表示及精度和运算部件设计.仿真结果验证了本算法的有效性和控制策略的适用性.     

精轧机组主速度链及活套计算机控制系统

根据带钢热连轧机精轧纲组主速度链及活套控制模型，用Ｃ语言软件实现了主干速度设定和活套控制功能，结合实际对象模型，进行了仿真实验并给出结果。     

热连轧液压活套不确定系统的滑模控制

针对一类多输入多输出热连轧液压活套不确定系统设计了滑模控制器.首先利用特殊线性变换将原不确定系统化成标准形式,然后基于Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI)技术给出了滑模面函数,根据滑模到达条件设计了一种新的控制策略,并且给出了理论性证明.最后仿真结果表明,该控制器可使活套控制系统获得较好的控制效果,有效地提高热轧带钢精轧机活套系统的控制精度,并使活套系统迅速达到平衡稳定状态.该控制器具有很强的鲁棒性能,非常适合于复杂的活套系统.     

线材无张力轧制的数学模型

推导了线材无张力轧制中立活套的数学模型．指出了活套在本质上是一个非线性环节，在一定条件下可以做为线性环节处理．为活套控制系统的实现提供了理论依据．     

热连轧活套系统分析与控制方式比较

对热连轧过程中的活套系统进行了分析,对几种活套控制方式进行了比较,ＡＧＣ系统和活套控制系统进行综合设计,提出了一种新的控制方式,仿真结果证明了方法的有效性,高招中轧过程的成品质量。