复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法

工业过程运行的优化控制的目标是将反应产品在加工过程中的质量、效率、消耗的工艺指标控制在目标值范围内. 由于复杂工业过程的工艺指标难于在线测量且与控制回路输出之间的动态特性具有强非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随生产边界条件变化而变化的综合复杂性,因此, 难以采用已有优化控制方法, 运行控制只能采用人工设定的控制方式. 由于人工控制不能及时准确地随运行工况调整设定值, 难以将工艺指标控制在目标值范围内, 甚至造成故障工况.本文提出了根据运行工况实时调整控制回路设定值, 通过控制系统跟踪调整后的设定值, 将工艺指标控制在目标值范围内的过程优化运行的混合智能控制方法. 该方法由控制回路预设定模型、前馈补偿与反馈补偿器、工艺指标预报模型、故障工况诊断和容错控制器组成. 在某选矿厂22台竖炉组成的焙烧过程的应用案例, 证明了所提出方法的有效性.     

案例推理及迭代学习在层流冷却控制中的应用

现有的卷取温度预报补偿模型和带钢批次间补偿模型中,由于案例推理(Case-based reasoning, CBR)系统中检索特征权重系数采用人工凑试的方法,难以获得满意的补偿作用,且由于缺乏迭代学习的初始工况条件的匹配算法,难以进行准确匹配和有效迭代.因此,本文针对这两个问题, 提出了基于神经网络技术的案例推理系统检索特征权重系数自动学习算法及迭代学习技术初始工况匹配算法,改进了卷取温度预报补偿模 型和带钢批次间补偿模型,并采用国内某大型钢厂的现场实际数据进行实验研究.实验结果表明,与原有方法相比,带钢卷取温度的控制偏差减小了1.63℃,卷取温度精度控制在±10℃以内的命中率提高了14.5%.     

石灰窑温度智能控制系统设计

提出了一种石灰窑燃烧室温度智能控制系统的设计方案。该系统以下燃烧室温度为控制目标,以煤气流量为调节对象,通过模糊神经网络动态调整煤气流量设定值,采用粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行寻优,并采用最小二乘支持向量机逆控制系统对煤气流量进行跟踪控制,实现了对石灰窑下燃烧室温度的精确控制。仿真结果表明,该系统响应速度快,稳定性好,具有很好的抗干扰性和鲁棒性。     

基于参量预报的磁选管回收率智能优化控制

竖炉焙烧过程的关键工艺指标磁选管回收率难以实时测量,因而实现优化控制很困难.将优化设定、参量预报与回路控制技术相结合,提出一种磁选管回收率的智能优化控制方法.基于案例推理的优化设定模型根据工况的变化和磁选管同收率的实时预报值给出基础控制回路的设定值,并通过先进的控制方法实现回路的稳定控制.该方法应用于竖炉焙烧过程的生产实际,使磁选管回收率的实际值保持在其目标值范围内,取得显著应用成效.     

烧结竖炉计算机监控系统设计

介绍了一个由AB公司的Logix5000系列PLC、通信网络和工业计算机构成的集散型控制系统实现的烧结竖炉计算机监控系统.系统采用VBA语言编写了模糊控制和专家控制算法,实现了对烧结竖炉温度和废气量的智能控制.采用RSView32组态软件实现了数据库设计、逻辑与控制以及系统人机界面设计.该系统具有自动和手动两种运行方式,人机界面简洁友好实用,操作使用方便.     

基于ANFIS的锅炉蒸汽温度预测控制系统

针对锅炉主蒸汽温度对象的不确定与大纯滞后等特性，提出了一种用BP网络，进行建模与预测，用自适应网络模糊推理系统（ANFIS）实施控制的智能控制方法，利用Matlab软件仿真表明，该算法鲁棒性好，抗干扰能力强，能有效的补偿对象的大纯滞后。     

磁选管回收率智能混合预报方法

针对衡量竖炉焙烧过程焙烧矿质量好坏的关键工艺指标磁选管回收率难以在线测量、化验结果滞后的难题，采用神经网络、案例推理和专家系统技术，提出了由神经网络预报模型、案例推理预报模型、自校正模型组成的磁选管回收率智能混合预报模型，讨论了模型的结构、主要功能和实现算法，并成功应用于赤铁矿选矿厂竖炉焙烧过程．应用效果表明，在工况正常与异常两种情况下，所提出的方法均能准确预报磁选管回收率．将磁选管回收率预报模型应用于竖炉焙烧过程的优化控制，使磁选管回收率保持在最优工艺指标范围之内，取得了明显的成效．     

竖炉球团计算机控制系统

详细介绍了西门子公司S7-300PLC和组态软件在竖炉球团生产工艺自动控制系统中的应用.介绍了竖炉球团生产工艺的控制流程,控制系统的总体设计方案,系统的硬件设计,网络结构、PLC程序设计及上位机监控系统的设计.设计采用了工业以太网,保证了系统网络的稳定性,分散了风险,并降低了网络建设成本.针对球团生产过程中竖炉温度控制对象的非线性、时变性及不确定性等特点,采用基于模糊自适应的PID控制方法来控制煤气和助燃风的流量,进而控制温度.该系统实现了竖炉球团工艺自动控制,自2012年6月份投产以来,实际运行稳定,效果良好.     

基于ANFIS的锅炉蒸汽温度预测控制系统

针对锅炉主蒸汽温度对象的不确定性与大纯滞后等特性 ,提出了一种用BP网络 ,进行建模与预测 ,用自适应网络模糊推理系统 (ANFIS)实施控制的智能控制方案 ,利用Matlab软件仿真表明 ,该算法鲁棒性好 ,抗干扰能力强 ,能有效的补偿对象的大纯滞后     

物检室温湿度的计算机控制

主要介绍了物检室温湿度计算机控制系统的硬件组成、控制算法和软件设计等方面内容。控制算法的选取主要针对物检室温度、湿度变化的不同特点,分别设计了非线性ＰＩＤ和直接自适应控制算法。同时,通过采用智能控制的方法,解决了温度、湿度之间的耦合问题。系统软件设计主要包括软件结构、实时中断处理、以及在单任务ＤＯＳ操作系统环境下,实现多任务操作等。     

Hybrid intelligent control of combustion process for ore-roasting furnace

Because of its synthetic and complex characteristics, the combustion process of the shaft ore-roasting furnace is very difficult to control stably. A hybrid intelligent control approach is developed which consists of two systems： one is a cascade fuzzy control system with a temperature soft-sensor, and the other is a ratio control system for air flow with a compensation model for heating gas flow and air-fuel ratio. This approach combined intelligent control, soft-sensing and fault diagnosis with conventional control. It can adjust both the heating gas flow and the air-fuel ratio in real time. By this way, the difficulty of online measurement of the furnace temperature is solved, the fault ratios during combustion process is decreased, the steady control of the furnace temperature is achieved, and the gas consumption is reduced. The successful application in shaft furnaces of a mineral processing plant in China indicates its effectiveness.     

用8098单片机对立窑偏火的智能控制

:水泥立窑偏火现象是影响水泥质量及产生伤亡事故的主要隐患。介绍PK - 2型智能控制系统采用STDSUB模块化结构 ,利用Intel80 98单片机对立窑偏火进行智能控制 ,取得理想的控制效果。     

基于多模型的过热汽温自适应串级控制

针对电厂过热汽温被控对象具有大惯性、大滞后特性且对象参数随负荷变化较大等因素，该文提出了一种基于多模型的自适应串级控制方案，在若干不同的工况点建立对象棋型并设计出相应的控制器，根据运行工况选择相应的控制器，从而实现全工况运行的自适应控制。主调节器采用内模控制器，可以克服对象情性区的时滞特性，副调节器采用比例控制器，可以快速消除系统的内部扰动。针对某超临界600MW直流锅炉过热汽温系统，对该文给出的控制方案进行了仿真试验，仿真结果表明，所提出的控制方案在跟踪性、抗干扰性和鲁棒性方面得到了很好的兼顾，实现了系统全工况运行的满意控制。     

工业加热炉的基于内模的分层递阶智能控制

针对加热炉的传统串级比值控制抗干扰能力不足。设计了基于内模的鲁棒性主回路控制器；对于加热炉的燃烧工况做了深入分析，指出燃烧过程存在两种异常工况。在两种异常工况下，常规串级比值控制必然使系统失去稳定，从而界定了串级比值控制结构控制能力的极限。针对此问题，增加了控制嚣的稳定性智能监督和智能优化层，构造了基于内模的分层递阶智能控制嚣。实际投运结果表明，这种分层递阶控制很好地解决了加热炉这种复杂的工业过程的控制，实现了加热炉平稳。经济燃烧。     

Intelligent adaptive control for MIMO uncertain nonlinear systems

This paper investigates an intelligent adaptive control system for multiple-input–multiple-output (MIMO) uncertain nonlinear systems. This control system is comprised of a recurrent-cerebellar-model-articulation-controller (RCMAC) and an auxiliary compensation controller. RCMAC is utilized to approximate a perfect controller, and the parameters of RCMAC are on-line tuned by the derived adaptive laws based on a Lyapunov function. The auxiliary compensation controller is designed to suppress the influence of residual approximation error between the perfect controller and RCMAC. Finally, two MIMO uncertain nonlinear systems, a mass–spring–damper mechanical system and a Chua’s chaotic circuit, are performed to verify the effectiveness of the proposed control scheme. The simulation results confirm that the proposed intelligent adaptive control system can achieve favorable tracking performance with desired robustness.     

Intelligent control of precision linear actuators

This paper presents and compares possible intelligent control designs for precision motion control applications which are based on the use of linear actuators. The control schemes developed include adaptive control, compositie control using a radial-basis function for nonlinear compensation and an iterative learning control scheme. The mathematical model for a permanent magnet linear motor is first presented on which the control designs are based. Theoretical analysis as well as full experimental results are provided for the control schemes. Practical issues in the overall implementation of a precision motion control system are also highlighted.     

控制棒驱动机构智能感知与自适应控制系统设计及仿真验证

控制棒驱动机构作为核反应堆控制和核安全保护系统的执行机构,对其运行状态进行有效监测是防止反应堆发生控制棒卡棒、滑棒和驱动失灵,保障核反应堆安全经济运行的必要手段。本文在研究分析控制棒驱动机构线圈电流和振动信号特征的基础上构建了控制棒驱动机构状态判别与故障诊断模型,并基于dSPACE实时仿真系统建立了控制棒驱动系统自适应控制数字化模型和控制棒驱动机构智能感知与自适应控制实验样机。通过功能验证,证明该系统能根据电流和振动信号实现对控制棒驱动机构正常运行工况和典型故障模式的实时判别、故障诊断与自适应控制,运行状态识别准确率达到99.2%以上,为后续核反应堆智能设备的研制提供参考。     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed control technique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkable benefits have been obtained.     

高精度实时荧光定量PCR温控系统的设计与仿真

针对目前国产实时荧光定量PCR温控系统升降温速度慢和精度低的问题,提出了一种改进的模糊自适应PID算法。首先根据热力学公式,建立了实时荧光定量PCR温控系统的数学模型,在模糊自适应PID算法的基础上加了一个在线调整量化因子和比例因子的智能调整器,根据设定的模糊控制规则实时优化PID参数、量化因子和比例因子,由PID控制器和智能调整器控制实时荧光定量PCR的温度。采用Simulink对PCR温控系统进行仿真,结果表明：设计的模糊自适应PID控制器控制精度达到[0.1 ℃],快速稳定以后,能达到[0.01 ℃],升降温速度大于等于[7.0 ℃/s],完全能够满足实时荧光定量PCR温控系统对温度精度和升降温速度的要求。     

Multivariable Intelligent Decoupling Control System and its Application

Many industrial processes have compositive complexities including multivariable, strong coupling, nonlinearity, time-variant and operating condition variations. Combining multivariable adaptive decoupling control with neural networks, this paper presents a multivariable neural network-based decoupling control algorithm. This control algorithm is integrated with distributed control technique and intelligent control technique, and a three-leveled intelligent decoupling control system consisting of basic control level, coordinating control level, and management and decision level is developed. The configuration and function of the control system are discussed in detail. This system has been successfully applied in ball mill pulverizing systems of 200MW power units, and remarkable benefits have been obtained.