动态系统模糊模型的快速辨识及其应用

本文提出一种快速MISO模糊辨识方法,它由前提结构辨识、前提参数辨识和结论参数辨识等三部分构成。仿真研究表明:本辨识方法可产生高精度模型,并且具有较小的计算量。     

三角形式非线性离散系统自适应神经网络控制

针对一类控制输入为三角形式的多输入多输出离散非线性系统,提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法.由于该系统的控制输入为非仿射形式,不能采用反馈线性化的方法设计控制系统;因此,首先采用隐函数定理证实了能够使系统输出跟踪期望轨迹的理想控制输入的存在性,并构造了理想的控制输入.利用高阶神经网络估计这些控制输入,提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法.证明了所提出的控制方法能够保证闭环系统的所有信号半全局一致最终有界,并通过仿真验证了该方法的有效性.     

一种基于规则推理的电熔镁炉智能控制系统

传统的电熔镁炉熔炼过程人工控制方法存在生产过程中能源消耗大、产品品位低、工人劳动强度高等不足.针对上述情况,提出了利用工业现场人工操作经验总结出的控制规则与相关控制理论相结合对电熔镁炉熔炼过程进行自动控制的方法,并使用该方法设计了一种基于规则推理的电熔镁炉智能控制系统,包括电流预设定模型、电流偏差阈值自学习模型和电流平衡调节补偿模型等协调控制电动机.该系统成功应用于国内某电熔镁砂厂,取得了良好的应用效果.     

基于案例推理的篦冷机熟料冷却过程智能优化控制

针对水泥生产过程中篦冷机熟料冷却过程关键工艺指标的游离氧化钙和料层厚度难以建立精确数学模型,且采用常规的控制方法难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理的篦冷机熟料冷却过程工艺指标优化控制方法.以稳定熟料中游离氧化钙质量分数、料层厚度的区间控制为目标,由智能优化设定模型自动更新各基础控制回路的设定值,从而避免了人工设定的主观性和随意性.该方法已经成功应用于某水泥厂篦冷机熟料冷却过程,取得了显著的应用效果.     

蒸发过程的解耦控制仿真实验平台

蒸发过程的强制循环蒸发系统是一个多变量且回路间存在较强耦合的非线性系统,单纯的采用常规PID控制不能满足工业要求.为了从工程角度验证非线性自适应解耦PID控制算法在强制循环蒸发系统的应用,开发了蒸发过程的解耦控制分布式仿真实验平台.该实验平台是由智能控制计算机、DCS系统、模拟现场的对象计算机、仪表与执行机构的虚拟装置以及底层控制回路组成.平台之间的通讯主要是通过OPC技术和DDE协议来实现.实验结果验证了该解耦控制算法应用于强制循环蒸发系统的可行性和有效性.     

面向服务的钢铁生产计划仿真平台

为了从系统的角度验证炼钢、连铸、热轧生产计划编制模型、算法及计划编制流程,基于面向服务的软件结构体系,提出了钢铁生产计划仿真平台的框架,该框架分为计划层、调度层、仿真层、数据接口层、数据服务层、协调层,并给出平台的网络结构。采用O/RMapping技术结合CodeSmith实现数据接口层,Web Service实现计划层、调度层、仿真层功能,Agent实现协作层。以炉次计划模型、连铸计划模型、中间包计划模型为例验证仿真平台的可行性,并为工程化、产品化软件奠定基础。     

基于广义预测的非线性解耦PID控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络的非线性多变量PID解耦控制方法。该控制器是由常规PID控制器与解耦补偿器、未建模动态前馈补偿器组成,而PID参数的整定是通过广义预测的方法实现的。同时给出了该控制方法的闭环系统的稳定性和收敛性分析。最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性和可行性。     

强制循环蒸发系统的多模型预测解耦控制

以实际的具有多变量、强耦合、强非线性特性的氧化铝强制循环蒸发系统为例,将一类多变量非线性系统分为线性模型和非线性未建模动态两部分,提出了由线性预测解耦控制器,神经网络非线性预测解耦控制器和切换机制组成的多模型预测解耦控制方法,并且证明了闭环系统的稳定性.最后,通过对强制循环蒸发系统的仿真实验,验证了所提方法的有效性.     

炼钢一连铸调度模型参数优化设定方法

针对炼钢-连铸调度模型的系数由人工经验给出,缺乏科学依据的现状,提出了基于正交设计的调度模型参数(系数)优化设定方法.通过对试验结果的方差分析给出了各参数对调度目标影响程度.利用工业实际生产数据进行测试,结果表明:所提方法可以在短时间内找到目标函数系数的最优设定值,由方差分析确定的模型参数对目标函数的影响程度与现场实际相吻合.通过与人工经验值进行比较,验证了所提方法的合理性和有效性.     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.