热连轧机AGC系统的优化

针对传统AGC系统中弹跳方程受轧机刚度系数精度和弹跳曲线线性条件的影响而无法得到精确的机架轧出厚度的问题,提出以轧机弹跳特性曲线为基础的机架轧出厚度计算方法,并以此为基础得到新的前馈AGC、厚度计AGC及其与监控AGC的相关性模型.将优化后的AGC系统应用于某热连轧现场,实际应用表明,对于厚度规格35mm的带钢,允许厚度偏差±20μm时,厚度精度命中率可达962%以上,远优于现场控制要求.     

预测模糊协调控制在纯滞后系统中的应用

针对电阻炉温度系统具有容量大、纯滞后量大,非线性的特点,提出了一种模糊预测协调控制算法,将模糊控制和预测控制相结合,发挥预测控制的超前性和模糊控制不需要对象精确模型的优势,增强了系统的跟踪和抗干扰能力.现场运行结果表明,该算法简洁实用,对纯滞后特性具有较好的补偿作用,对被控参数变化具有较强的适应能力,取得了满意的控制效果.     

热连轧前馈厚度控制系统的研究与应用

某热连轧机原本使用的厚度自动控制(AGC)模型,不论是轧制力AGC还是监控AGC都属于反馈式控制系统,因此轧机辊缝调节都有不同程度的时间滞后,从而也限制了厚度控制精度的进一步提高.采用冷连轧机前馈控制的基本思想,用前机架的出口带钢计算厚度作为前馈控制的检测厚度,并经过跟踪移位处理,设计出了前馈AGC控制模型,针对带钢厚度波动及时调节本机架的轧制辊缝,实现提前预控的目的.实验结果表明,前馈AGC控制模型投入使用之后,带钢厚度精度得到明显提高.     

广义预测控制在监控AGC系统中的应用

根据广义预测控制的预测模型、滚动优化和在线反馈校正等特征,设计一种基于广义预测控制器的监控AGC系统,并以某冷轧实验轧机为对象,对其控制性能进行仿真。研究结果表明:在模型匹配时,常规Smith预估器响应时间比广泛预测控制的少,稳态精度上比广义预测控制器的高;在轧件塑性系数或系统滞后时间计算不准确导致模型不匹配时,常规Smith预估器出现了系统超调或振荡现象,而广义预测控制器基本不受模型参数变化的影响。     

支持向量机模型在高校毕业生供给预测中的应用

 以广东省高校本科毕业生供给数据为研究对象,分别构建了多元线性回归、时序外推、灰色预测和支持向量回归等模型。在此基础上,通过对几种预测模型的比较分析,从中优选出预测精度较高的模型。结果表明,支持向量回归模型可以作为预测未来高校本科毕业生供给的有效工具。     

考虑预测误差的模型内插与外推

对结构进行评估时,常需要利用模型的内插与外推结果,且模型的不确定性也是需要考虑的一个重要因素。针对模型参数空间的内插外推问题,本文基于确定性计算模型并联合多次试验结果,计算得到预测误差的不确定性,接着对预测误差的均值与标准差进行函数拟合,并且考虑函数拟合带来的不确定性,通过双层抽样分析得到预测误差的置信区间,再叠加上预测点确定性计算结果进而得到预测结果的置信区间。最后通过不同拧紧力矩下某根部柔性悬臂梁的内插与外推应用检验了该方法的有效性。     

大纯滞后系统研究与应用

大纯滞后系统是过程控制中常见的系统，采用传统控制难以获得满意的控制效果．目前有效的控制方法主要有Smith控制、模糊控制等．本在对Smith控制、模糊控制进行分析的基础上，提出了基于预测函数控制的大纯滞后系统．以上的分析研究均在JX-300X DCS中投入实际应用，取得实际应用效果．     

时变大纯滞后系统的单神经元预测控制

为对时变大纯滞后系统实现快速有效的实时控制 ,将单神经元与 L evinson预测器相结合采用比例积分微分调节器 (PID)控制方式 ,设计了单神经元预测控制器 ,其权值和可整定参数能够在线自适应调整 ,克服了大滞后对象控制结果不能及时反馈的不足。应用该控制策略对大滞后一阶和二阶对象的仿真研究表明 ,对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性 ,各种控制性能明显优于常规 PID等其它控制     

基于线性预测外推的高分辨率雷达成像

为了提高实验室合成孔径雷达(SAR)成像系统的分辨率,采用自回归(AR)模型,对采集到的数据进行距离向和方位向上的线性预测外推,对外推后的数据进行快速傅里叶变换(FFT)。实验结果表明,相比于传统的快速傅里叶变换成像算法,在同样的硬件条件下,使用该方法可以提高该系统的纵向及横向的分辨率,得到更清晰的雷达图像,或使用较小孔径长度就可以获得相同质量的雷达图像;并且该算法计算速度较快,易于操作,便于在系统上实现实时成像。     

基于遗传算法的热连轧机负荷再分配

以工业轧机为对象,根据热连轧板形前馈的特点,研究提出了基于遗传算法的轧制力负荷再分配的模型.实验数据对比分析结果表明,使用该策略能够获得良好的板形及生产的平稳过渡,可用于热连轧生产.     

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。     

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.     

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。     

宽带钢热连轧机组的板形方程

以工业轧机为对象,建立了实用的板形方程即凸度传递模型,该方程能反映热连轧板形生成及控制的特点,并满足热连轧机组板形控制的需要,同时给出了建立板形方程所需的一整套完整分析工具,取样数据与该模型仿真计算结果的对比表明,该模型是可行的。     

多任务热连轧过程控制系统应用平台

针对热连轧生产线特点自行设计了符合现场实际要求的基于Windows的热连轧过程控制系统应用平台.平台采用多进程结构,进程内部采用一任务一线程的新型模式,大大提高了系统的稳定性,降低了各功能模块间的耦合性.平台的功能包括进程管理、网络通信、数据采集和数据管理、过程跟踪.数据通信、数据库操作和过程数据记录、带钢跟踪和线程调度分别由以上几个功能负责.平台采用高速的事件信号触发方式来调度模型计算.该平台已经成功应用于国内多家热连轧带钢生产现场,运行稳定可靠.     

热连轧综合AGC系统的智能化控制

介绍了多机架与多种AGC控制功能的智能化协调控制,AGC调节过程中参数智能化修正以及监控AGC中模糊控制方法,并给出了实际控制效果和结论.     

带钢热连轧AGC系统的内在矛盾

对带钢热连轧ＡＧＣ系统的两种基本控制方式─ＧＭ方式与Ｘ射线监控方式进行了分析，揭示了它们之间的矛盾及时厚差消除的不利影响，给出了ＡＧＣ弱控制区的新概念及其基本特点。