直拉式可逆冷轧实验轧机张力控制技术

直拉式可逆冷轧实验轧机的张力控制仅使用张力反馈进行闭环控制无法兼顾速度匹配和张力稳定的要求.研究发现采用速度前馈加张力反馈的组合控制技术,可以很好地解决这一问题.前馈控制器是根据轧制速度设定值计算伺服阀流量设定值,进而计算出伺服阀开口度.反馈控制采用一个PI控制器,根据张力偏差,计算伺服阀开口度.将前馈和反馈控制量叠加后作为张力液压缸伺服阀开口度的总设定值.该技术在某450mm直拉式冷轧实验轧机的张力控制中取得了很好的效果.     

基于网络响应面的多目标优化方法

为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈（BP）网络以及自适应共振（ART）网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.     

前馈控制算法在DRC型点焊监控系统上的应用

在DRC型监控器上应用时间前馈、阈值前馈网压前馈控制算法与反馈调节算法相结合,使DRC型监控系统在干扰频繁的电阻点焊生产环境中工作可靠。     

基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络及应用

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法,并与GaussNewton法相结合,构建基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.     

一种前馈控制混沌的方法

提出一种前馈控制混沌的方法.通过选取合适的前馈时间或控制系数,可将混沌系统稳定到平衡态.该方法用于控制Chuas混沌电路和混沌的Lorenz系统,仿真结果验证了其有效性.     

自校正滤波有源噪声控制算法

滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法，但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法，通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明，该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能.     

火电厂锅炉给水系统性能评价

推导了前馈-反馈控制系统性能评价的理论过程,将此评价方法应用到火电厂锅炉给水控制系统中,并对评价结果进行了分析.分析结果表明：前馈控制器的加入可抑制可测噪声的影响,从而减小输出方差,提高系统的性能.但是,前馈控制器必须设计合理,否则会降低系统的性能.此外,控制系统性能评价可以指导控制器参数的选择.     

一种新型并联动力头的前馈控制策略与实验

为满足高速并联动力头在高速加工时的动态控制精度要求,研究了基于Turbo PMAC运动控制器的动力学控制方法,提出一种基本伺服算法与动力学前馈补偿相结合的控制策略.通过二次插补获得粗插补信息,再根据虚功原理建立力矩补偿模型.利用Turbo PMAC的力矩偏置设置功能,将补偿力矩按照粗插补周期发送给基本伺服系统,进而减少偏差反馈所需的控制能量.在新型三坐标并联动力头上进行了不同工况的实验,证明该控制策略易于实现,通用性强,可大幅减少高速运动下的跟随误差和力矩波动,明显改善系统的动态特性,提高运动精度.     

啤酒发酵罐温度的计算机控制及仿真研究

本文研讨啤酒发酵罐温度的计算机控制及调节规律。利用仿真技术对PID参数、静态前馈系数进行优化。并对带与不带纯滞后补偿的反馈及前馈一反馈控制系统的性能进行了比较。仿真结果表明,加前馈控制后,控制质量有显著的提高。     

基于多层前馈网络的计量经济模型敏感性分析方法

多层前馈网络计量经济模型可以描述复杂的非线性经济现象,在经济建模中的应用日益广泛。而经济敏感性分析是一种研究经济的有效方法,潜在函数关系的可微性是应用该方法的前提条件之一,其要点是用拟合函数的导数来近似潜在函数的导数。介绍了四种敏感性分析方法,给出了多层前馈网络计量经济模型正规化灵敏度的解析计算方法,并说明了对多层前馈网络计量经济模型进行敏感性分析是一种有效识别敏感因素的方法。