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.     

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·     

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温度场

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．     

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.     

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.