贝尔曼动态规划在板形板厚协调控制中的应用

针对板形控制技术在板带材生产过程中所起到的重要意义，介绍了一种用板带工艺的方法来进行板形控制的新思想。通过在新板形控制理论中运用动态规划方法从而实现了板形板厚的协调控制，对提高我国的板形控制水平具有一定的应用价值。     

基于板形板厚控制的轧机系统动态建模及仿真研究进展

板形板厚精度是板带材的重要质量指标,轧机系统是复杂的非线性系统,其动力学特性严重影响板带材质量。本文介绍了轧机系统动态建模及仿真研究的发展现状及存在的问题,首先介绍了轧机动态特性研究的进展,这方面主要是对厚度控制系统的仿真研究,然后重点介绍了基于板形板厚控制的轧机系统动态建模及仿真研究的目的、意义及研究现状,提出了将轧辊看做弹性连续体,利用连续体动力学理论研究轧辊的动态特性的方法,并以此为基础,建立了基于板形控制的轧机系统动态模型,对其理论进行了介绍。最后,对基于板形板厚控制的轧机系统动态建模及仿真进行了展望。     

板形设定系统与GE90-70PLC之间的DDE数据通讯

针对现场调试中遇到的板形设定系统与PLC之间的DDE数据通信方法进行了研究，为VisualC 语言实现DDE通讯提供了途径。     

兼顾板形的带钢冷连轧机最优化负荷分配

在分析现有带钢冷连轧机组所采用的轧制负荷分配方法的基础上,提出了一种兼顾板形控制要求的最优等负荷分配模型,并编制了仿真程序．仿真结果与工业实验的结果是吻合的．     

液压板厚自动控制系统动态模型及性能分析

首先建立了液压板厚控制系统的动态模型，在此基础上，为了进一步改善液压板厚控制系统的响应特性，提出了缸位移微分负反馈对位置内环的功能进行补偿。仿真结果表明，加入缸位移微分负反馈使系统的响应特性得到了明显提高。     

板形板厚的自适应解耦控制

针对板形板厚耦合系统中参数在一定范围内变化的情况下,将自适应控制与系统具体的数学模型相结合,提出自动调整解耦网络和控制器参数的设计方法.仿真表明,该方法消除了参数变化的影响,使解耦控制效果良好.     

热轧带钢板形板厚综合控制系统的耦合关系

针对板形板厚控制的耦合问题,结合１７００ｍｍ热连轧机实际控制系统,建立了板形板厚耦合控制对象的数学模型,采用Ｂｒｉｓｔｏｌ－Ｓｈｉｎｓｋｙ相对增益分析表明,１７００ｍｍ热连轧机的板形板厚耦合效果明显,严重影响高质量带钢生产,必须进行解耦设计。     

基于自适应模糊神经系统的热轧精轧机组动态设定系统

应用自适应模糊神经网络控制技术,建立了热带精轧机组动态设定系统,该系统根据前两个机架实测的轧制力和设定计算的轧制力间误差预测带钢可能出现的厚度偏差,根据模糊神经网络的预测结果修正后续机架的辊缝值,提高带钢头部厚度精度.并以实际数据对系统进行了校验,取得了良好的效果     

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。     

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。     

磨矿过程磨机负荷的动态寻优控制

磨矿是选矿厂动力消耗最多的一个作业,磨矿过程对选矿的经济指标影响很大。磨矿系统具有机理复杂、强耦合、过程影响因素多、非线性、大滞后和时变性的特性,因此常规控制方法的效果都不太理想。提出了采用极值动态寻优的优化算法,能够实现对磨机负荷的合理控制,使磨机工作在最佳负荷点,从而提高球磨机的工作效率,提高磨机产量。     

指纹识别中动态门限值设定方法的研究

提出了一种在基于图像的指纹识别系统中，图像二值化中的动态门限值的确定方法。通过对几种传统门限值确定法的分析，得出传统确定门限值方法在数学计算上的弊端，进而引出基于探测概率和虚警概率确定门限值的优点，并给出了基于概率与统计学上的推导过程。这种恒虚警概率条件下的动态门限值确定法克服了传统方法的缺点，完全适应于计算机求解。因此，将该种理论与现在的处理技术和手段相结合，能够很好地满足指纹识别系统的实时性要求。     

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.     

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.     

资源分配问题的动态规划及其Lingo求解

资源分配问题是将一种或几种资源,恰当地分配给若干个用户,而使目标函数为最优。介绍了应用动态规划的方法解决资源分配问题时的一般策略,并通过实例应用 Lingo 编程方便地求解此类问题。     

多变量模糊预测控制在板形板厚综合系统中的应用

针对板形板厚综合系统,提出一种基于遗传算法的多变量模糊预测控制新方法,该方法通过模糊预测来建立多变量系统的模糊模型,给出了辨识参数。同时,利用遗传算法优化控制,仿真结果表明该方法是有效的。     

基于μ综合的热轧动态设定型AGC鲁棒控制

通过对热轧动态设定型AGC控制系统模型进行理论分析,针对工程实际提出了一种基于μ综合的鲁棒控制方法.当系统中存在轧机刚度摄动时,热轧动态设定型AGC控制仍能实现期望的控制性能.通过引入表征系统性能的虚拟块,应用主环定理将动态设定型AGC系统在模型摄动下设计满足性能要求的控制器问题转换为广义系统的鲁棒稳定性问题,实现了系统鲁棒性能.它克服了使用H∞方法解决该问题的鲁棒性能缺点,其设计目标真实反映控制目标,方法更加有效.依据现场数据的仿真实验表明,基于μ综合的鲁棒控制方法比H∞方法具有更好的鲁棒性能.     

材料性能优化任务中的动态规划方法

在材料科学中,复杂动态规划方法是为在不确定条件下寻找结构复杂的非稳定动态目标的轨迹并进行最佳控制而发展起来的,为此,采用未知(不确定)的数学模型,演化规划成为动态规划及综合的非稳态目标的统一,这种先进的综合方法已成功用于解决铸模中合金熔体结晶时电流处理的最佳参数获得问题。     

采用动态规划技术实现配电网恢复供电

配电网故障区域恢复供电的最佳路径实际上是故障情况下的配电网络重构．其目标主要是为了既快速恢复非故障区域供电,同时又满足线路负载容量的要求、线损最小、操作次数最少、恢复后各馈线负荷平衡、可靠性最高等条件．目前在配网自动化领域中讨论得比较多的都在如何实现快速隔离故障、快速恢复非故障区域供电的技术手段上,而对恢复路径的最优化选择的研究则鲜有所见．配电网络非故障区域恢复供电问题是近年来配电领域研究的新课题．综合采用动态规划技术及非线性多目标技术进行配电网非故障区域恢复供电的最佳路径选择,实例证明该方法简单、快速、实用、有效．