中厚板加速冷却过程控制

中厚板轧后冷却直接影响钢板的强度和韧性。为保证中厚板质量,提出一种新的加速冷却过程控制模型,对反馈偏差进行前馈补偿,并采用控制容积积分法建立钢板温度场,包括一维温度场模型,空冷模型,水冷模型,特别是对金属温度变化时发生的相变潜热进行处理。实验结果表明,该控制模型精度较高,返红温度偏差±5℃,可应用于生产实际。     

中厚板冷却过程中热残余应力的控制

确定了中厚板ACC冷却系统的换热边界条件,建立了钢板温度场和应力场有限元计算模型.利用现场实测数据对温度场计算结果进行验证,利用间接耦合方法对钢板的应力场进行计算.分析了不同集管开启方式、不同辊道速度和不同冷却介质温度对钢板热残余应力的影响规律.     

中厚板控制冷却数学模型

介绍了中厚板控制冷却过程中所用的数学模型,包括差分模型、空冷和水冷换热系数模型、比热和热传导率模型,并采用有限差分法模拟计算了钢板在冷却过程中厚度、宽度方向上的温度场分布,以及间歇冷却对控制冷却的影响·从模拟结果可以看出,返红时间、厚度上温度梯度随钢板厚度增加而增加;间歇冷却时钢板内部温度呈均匀下降,表面不断冷却与返红过程·在线应用证明该套数学模型计算精度较高,可以满足现场实际生产的要求·     

中厚板辊式淬火机淬火过程的温度场分析

通过建立中厚板辊式淬火机淬火过程的热传导控制方程,分析了热交换系数、淬火方式对中厚钢板淬火过程中温度场的影响.分析表明,淬火过程中,一定厚度的钢板,换热系数在一定范围内增大时,对流换热边界条件对钢板表面及内部温度变化影响效果显著;中厚板辊式淬火机淬火过程的特点在于,钢板首先通过冷却强度很大的高压淬火区冷却,使板材内部保持很大的温度梯度,从而保证板材获得较大的冷却速度;在较低冷却强度的低压淬火区完成淬火过程,板材内部温度梯度减小,可降低板材内部热应力.     

中厚板控制冷却系统中的实测温度处理方法

以中厚板轧后冷却过程控制系统的实测温度处理方法为研究对象,建立具有一定容错性的实测温度滤波处理方法,消除跟踪误差、测量误差等对模型计算精度的影响.在此基础上,利用最小二乘法对实测温度进行曲线拟合,控制模型以拟合结果作为衡量钢板纵向冷却均匀性判据,并进行相应的冷却规程设定和自学习计算.建立钢板纵向分样本控制的温度处理方法,利用线性插值计算获得钢板纵向各个样本的温度值,从而满足系统进行终冷温度和冷却速度高精度控制的需要.     

ADCOS-PM工艺下中厚板冷却速度控制方法

以国内某4300mm中厚板生产线轧后先进冷却系统为研究对象,对中厚板轧后冷却过程中冷却速度的影响因素及控制方法进行研究.分析了换热、喷嘴形式及集管水流密度等因素对冷却速度的影响,确定出不同厚度规格钢板的冷却速度控制范围.建立了冷却速度计算模型,并结合自学习方法实现对冷却速度的高精度控制.利用该控制系统对12MnNiVR进行轧后冷却过程控制,结果表明被控钢板具有较高的冷却速度控制精度.     

二次曲线模型求解中厚板轧制过程中的湿度场

针对中厚板轧制过程中温度场不易精确模拟,普通温度模型计算存在误差较大的问题,通过建立二次曲线模型来计算中厚板轧制过程中的温度场,即对中厚板的轧制过程进行一定的简化,用二次曲线逼近中厚板轧制时沿厚度方向上的温度场,并在该曲线的基础上得出二次曲线模型和其计算方法.利用该二次曲线模型对Q235轧制过程中的温度场进行解析.结果表明,二次曲线模型预报精度的相对误差可以控制在3%以内,完全能够满足中厚板在线实际生产的需求.二次曲线模型同时也为其他热轧的温度场解析控制提供了范例.     

中厚板轧后冷却的过程控制

中厚板终轧后只能靠前馈模型控制钢板的冷却过程,普通的温度模型计算存在较大误差,针对这一问题,推导了中厚板控制冷却过程的差分模型·结合首钢中板厂控制冷却系统的改造,通过采用两次修正计算和自学习修正计算,从系统上保证了温度控制的精度·提出了热交换系数的计算方法·针对中厚板控制冷却特点,给出了层流冷却过程控制模型的自学习算法·通过采用自学习算法,进一步提高了模型的控制精度·控制冷却系统在首钢顺利投产,系统终冷温度控制合格率在96 5%以上·     

中厚板控冷过程的温度-应力耦合计算与翘曲分析

以集管冷却时钢板表面的对流换热边界条件为基础,利用ANSYS软件,采用间接热力耦合法对三种冷却模式下钢板冷却过程的温度场和应力/应变场进行数值模拟,分别对模拟得到的横断面上的温度时间历程曲线和应力应变曲线进行比较,在此基础上进行了三种冷却模式下钢板翘曲变形的分析.分析结果表明,交替冷却方式有助于减小钢板厚度方向的温度梯度,温度梯度对钢板的翘曲变形影响不大,上下表面的冷却均匀性是钢板翘曲的主要原因.此分析结果为中厚板控冷获得平直板形提供了理论基础.     

层流冷却方式对中厚板温度场影响的数值模拟

针对“首钢”中厚板轧后冷却设备的布置特点,在分析中厚板轧后冷却传热特点的基础上,利用有限差分法模拟了轧后不同层流冷却方式对中厚板温度场分布的影响.模拟结果表明:中厚板内外温差随着冷却速度的增加而加大;同等冷却速度下,为了达到相同的终冷温度,不同的层流冷却方式对中厚板厚度方向的冷却速度和温度分布产生重要的影响.为了达到相同的冷却速度,且在不加大中厚板内外温差的情况下,使喷淋冷却水变稀并且间断开启集管的方式是中厚板冷却的最佳方式.     

工业控制中Fuzzy—PID控制的策略与方法

从理论上分析了常规模糊控制器的局限性,在此基础上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并以液位控制系统为例,介绍了模糊PID控制器的设计方法,并用MATLAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象,介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法.通过仿真实验证明,Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化,能获得较好的控制效果.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象，介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法。通过仿真实验证明，Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化，能获得较好的控制效果。     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.     

网络化控制系统的随机最优控制

对于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化控制系统,该文研究了该系统的线性二次Gauss(LQG)随机最优控制问题,提出了一种新的分时控制模式.这种控制模式充分利用了系统信息并能改善系统的性能.在该控制模式下建立了网络化控制系统的随机数学模型.该文还讨论了网络化控制系统中传输延迟的Markov特性,基于这种Markov链理论,设计了具有完全状态信息的系统线性二次Gauss随机最优控制器.仿真结果验证了该分时控制模式比没考虑延迟的优化控制和没充分利用控制量的控制模式有更好的控制效果.     

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.     

一种串级调速的闭环控制系统

介绍了一种双闭环控制的串级调速系统，对系统的工作原理、组成及动态结构作了较为详细的论述，并解答了该系统在实际应用中出现的主要问题。