基于多值编码GA-BP混合算法的板形板厚综合预测控制

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法(GA-BP).并在此基础上针对板形板厚综合系统(AFC-AGC)具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题,设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型,引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力.仿真结果表明,该模型可以实现板形板厚的精确控制,为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法.     

基于模糊神经网络的板形板厚综合控制系统

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统，提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案，实现了无模型板形板厚综合控制．仿真结果表明，该控制系统收敛性好、抗干扰性强，取得令人满意的板形板厚控制精度．     

板形板厚综合系统的解耦神经网络预测控制方法

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于ＴＨ神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性,使用不变形原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究。结果表明神经网络可在几百ｎｓ的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高。     

宽带钢热连轧机板形板厚增益调度解耦控制

针对板形板厚综合控制的耦合问题，通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性，采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制。结合1700mm热连轧机实际控制系统，提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要，建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用。     

热轧带钢板形板厚反馈解耦控制

宽带钢热连轧过程中,板形控制和板厚控制本质上都是对轧制过程中有载辊缝的控制,因此两者各自的控制回路必然存在着相互耦合的关系,这种耦合关系严重影响热轧宽带钢板形板厚综合质量的提高.本文在建立板形板厚耦合模型的基础上.采用反馈解耦控制方法,实现了板形板厚的解耦控制.计算机仿真结果表明,解耦控制环节的引入,基本消除板厚控制和板形控制之间的影响,尤其是消除辊缝调节对板凸度的连带干扰,解耦控制效果良好.     

基于神经网络的开关磁阻电机自适应控制

针对开关磁阻电机显著的非线性特性，将具有非线性映射能力及自适应能力的误差反向传播（BP）神经网络应用于开关磁阻电机驱动系统（SRD），并结合传统比例、积分和微分（PID）控制的优点，提出一种基于BP神经网络的开关磁阻电机在线辨识与自适应PID控制方法．该方法利用BP神经网络实时观测系统输出，优化PID控制参数，对于解决开关磁阻电机由于非线性严重而导致控制困难的问题具有较强的针对性．实验结果证明了该方法的有效性，且系统适应性强，稳定性好，响应速度和控制精度均令人满意。     

基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量控制

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制.     

兼顾板形的热连轧机负荷分配的优化

针对热连轧过程中板形板厚综合控制问题,提出了兼顾板形的负荷分配方法,并且使用免疫遗传算法进行了参数优化.实验数据对比分析表明,该方法是有效的,能够实现板形板厚的综合控制.     

动态设定型板形板厚自动控制系统

文章介绍了应用解析板形方程推出板形最佳轧制规程和板形板厚协调控制新方法。该方法的主要特点：系统中采用了静、动态负荷分配，动态设定厚度自动控制系统（DAGC）完成了板形板厚的闭环控制，在算法中采用了贝尔曼动态规划。新方法将会改变目前轧机设计和控制思想：设计合理刚度，强调调度计划、配置轧辊凸度和优化轧制规程等方面的作用，实现信息控制。     

一种基于神经网络的内模控制方法及其应用

根据具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要，提出了一种基于神经网络的内模控制方法，该方法充分利用神经 自学习及非线性逼近能力，建立非线性、强耦合、不确定性过程的动态模型及逆模型，采用这种方法对冷轧过程中带材全局板形进行仿真实验控制，取得了理想的控制效果。     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

工业锅炉汽包水位系统智能调节研究

针对工业锅炉中具有较复杂动态特性的汽包水位系统,提出了用广义预测控制算法对锅炉汽包水位控制的一种有效方法。该方法是预测控制技术的一个非常重要的分支,将这种算法用于锅炉汽包水位控制的仿真研究表明,该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的 PID 控制。     

一类滑模变结构控制系统的抖振控制

对于带有一个积分环节的线性定常能控系统,分析了指数趋近率下滑模变结构控制的抖振过程,给出了抖振幅度、周期和趋近率参数、控制量的变化率之间的定量关系。超薄快速铝铸轧机前箱液位控制系统中,为防止塞棒挂渣,要求塞棒以一定幅度和频率抖振,这正好可以利用滑模变结构控制有抖振的特点,但必须对抖振加以控制。该文为此系统设计了变结构控制器,进行了系统仿真并与PID控制器进行了比较,验证了理论结果,也表明了滑模变结构控制的优越性。     

模糊控制算法在温度控制系统中的研究

本文结合电加热炉的控制特性,分析了传统PID算法控制器和模糊逻辑控制器的优缺点,并根据智能控制理论的前沿研究,选择了模糊PID复合控制(Fuzzy-PID)来实现对电加热炉这一数学模型为双输入双输出系统的智能控制。根据实际温控系统的要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统,具备一定的自适应控制能力,因而特别适用于难于用精确数学模型描述的温度控制系统,有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于阶梯式动态矩阵控制的电烤箱温度控制系统

通过测试电烤箱的阶跃响应,用作图法得到电烤箱的模型.在此基础上将阶梯式动态矩阵控制应用于电烤箱温度控制系统中,该算法能有效处理系统的时延,对模型的依赖性较低;而且由于阶梯式控制策略的引入使得计算简单,控制量变化平缓,很适合于实际应用.在电烤箱上的实时控制效果显示出该算法的优良性能.     

满意容错控制

首先介绍了容错控制理论、满意控制理论,然后把两者相互结合,阐述了满意容错控制理论,并详细介绍了研究满意容错控制理论的工具——线性矩阵不等式(LMI),最后给出了其应用的数值算例.     

传统控制理论与模糊控制理论相结合的实用过程控制系统

本文将模糊控制理论与传统控制理论相结合,对于有些复杂的工业过程,经过一定的数学处理,让计算机依据确定的推理法则,做出模糊决策,从而达到自动控制的目的。     

结构振动分级控制法

为有效处理结构参数和激励荷载不确定等因素的影响,基于相平面分析,提出了一种分级控制法. 将相平面划分成若干局部网格区域,使与被控质点运动状态对应的任一轨迹点映射到某一局部网格区域. 根据对应的网格区域可判定质点的运动趋势,然后设计出相应的控制力. 通过算例研究了一个底层设有主动拉索系统(ATS)的三层剪切型结构的地震反应控制问题,验证了建议控制律的有效性. 数值结果显示,与无控状况相比,建议算法可以显著减少结构的地震反应,同时其控制性能也要略优于线性二次型定常状态调节器(LQR)控制.     

网络控制系统的控制方法研究

分析了网络控制系统中几类时延的特点及其对控制系统的影响,并对近年所提出的处理周期性和随机时变时延的各种控制方法进行了较为全面的综述与评价,比较了各种方法的优缺点．最后指出了今后可能的发展方向．     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.