铝板带材板形和厚度解耦自适应控制策略

铝板带材轧制生产过程是一个复杂的非线性控制对象, 其中自动板形控制(AFC)和自动板厚控制(AGC)又是一个相互耦合的复杂系统, 其参数在运行过程中会随时发生变化. 针对铝板带材轧制的特点提出了将自适应控制与板形板厚控制系统数学模型相结合, 自动调整解耦网络和控制器的参数. 现场实际数据的仿真结果表明, 该方法的应用消除了参数变化产生的影响, 使板形板厚控制系统具有良好的自适应跟随参数变化和抗干扰性能, 解耦控制效果良好, 提高了板形板厚的控制精度.     

基于分散鲁棒控制策略的冷连轧板形板厚多变量系统研究

在冷连轧生产中,通过弯辊来控制板形质量时,在一定程度上会对出口板厚造成影响;而通过调节辊缝来达到控制板厚质量时又会影响板形,这是一个耦合的双入双出过程.针对板形板厚多变量耦合系统,提出一种分散鲁棒控制策略,充分发挥鲁棒控制器的抗干扰性能,将耦合通道人为看作扰动后,针对独立通道分别设计鲁棒控制器,从而在保证各控制通道鲁棒性的同时实现了解耦.仿真实验结果表明了该设计的有效性.     

基于IGA的板形板厚神经网络分散解耦PID控制

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程，板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点．该文首先采用神经网络分散解耦方法，对此板形板厚多变量耦合系统进行解耦，而后再应用基于免疫遗传算法的PID控制对解耦后的已近似成为两个独立的SISO系统的广义对象进行控制。从而建立了基于免疫遗传算法的板形板厚神经网络分散解耦PID控制系统。仿真结果证明了此AFC—AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能，其控制效果优于传统的解耦PID控制。     

改进的板形平直度板厚模型及其自抗扰解耦

以连续轧制过程中强耦合的板形板厚系统为研究对象,在对影响板形板厚控制的各种耦合因素进行系统分析的基础上,建立了加入油膜厚度影响的板厚和板形平直度耦合系统数学模型。在耦合关系上通过matlab仿真分析,可知改进模型板形与板厚的耦合关系明显。在此基础上利用自抗扰技术进行解耦设计,并以某厂五机架连轧机的实际参数采用计算机进行仿真,仿真结果表明设计的自抗扰解耦控制器可以有效消除板厚和板形平直度之间的耦合关系,解耦效果良好。     

基于解耦的板形板厚系统鲁棒控制策略

针对多变量系统中前馈解耦效果依赖于系统模型的问题,提出了一种基于前馈解耦的鲁棒控制策略来保证系统参数变化时的解耦效果.针对连续轧制过程中强耦合的板形板厚系统,首先依据经验数学模型设计前馈解耦器,然后对消除耦合影响后的多变量系统设计鲁棒控制器,用多变量鲁棒控制抑制破坏解耦效果的各种不确定性因素的影响.针对实际系统中可能存在的干扰信号进行了抗干扰能力实验,针对系统参数可能存在的不确定性进行了抗参数摄动实验;仿真结果显示了良好的解耦效果,这也说明了该控制策略的有效性.     

基于LMI方法的板形板厚综合系统的H∞跟踪控制器设计

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程，板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点，该文建立了工作点线性化的冷连轧板形板厚离散化状态空间模型；将H∞跟踪控制问题转化为标准的H∞控制问题，并应用LMI(Linear Matrix Inequality)方法设计了板形板厚H∞跟踪控制器。仿真结果证明了此H∞控制系统具有良好的鲁棒稳定性、自适应跟随和抗扰性能，其控制效果优于传统的解耦PID控制。     

基于递阶遗传算法的RBF神经元网络板形板厚综合控制

该文首先用递阶遗传算法（HGA）设计RBF神经网络，不仅可以同时确定网络参数（连接权、隐节点中心和宽度），而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题，而后针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程，板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点，建立了基于过程最优的权值在线自学习算法的RBF神经元网络的板形板厚多变量综合控制系统，仿真结果证明了此AFC－AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能，其控制效果优于传统的解耦PID控制。     

提高AGC厚度控制精度及其百分比的研究

为进一步提高带坯全长厚度控制精度,需提高本体头部命中率,以便绝对AGC投入。介绍了采用动态设定DSU、Taper Head、TaperTail控制算法以维持轧制力恒定来保证板形。为了能够在热轧生产线上应用,通过对造成轧制力偏差原因的分析,依据实际现场数据对不同轧制规程进行计算,给出了DSU穿带的约束条件,避免了穿带自适应误动作。在本体厚度控制中,提出了基于相位补偿的轧辊偏心控制方案,分析其特点及基于相位补偿控制的优越性,并给出实际的F3机架轧制力滤波效果。实际应用结果表明,该控制算法是有效的。     

基于小波神经网络的板形板厚系统解耦预测控制

带材轧制是一个复杂的非线性过程, 板形控制和板厚控制又是强耦合、非线性、含时延环节的复杂系统. 提出了一种基于小波神经网络的解耦预测控制方案; 利用小波神经网络来辨识原系统的α阶时延逆系统, 将该逆系统与原系统串联后形成一个伪线性复合系统, 从而把多变量系统控制转化为多个单变量系统的控制实现了系统解耦, 并对解耦后的系统采用闭环预测控制. 仿真表明该控制方法具有结构简单、易于实现, 且有较强的抗扰性和鲁棒性.     

宽厚板厚度控制模型的优化

宽厚板厚度控制的目的是轧制出板形良好、板凸度小、同板差和异板差尽可能小的产品.莱钢宽厚板生产线自投人生产以来,在板凸度、厚度的均匀性、同板差和异板差等宽厚板厚度控制的瓶颈问题上都难以达到要求.为了实现对轧制厚度的要求,我们在现有的厚度控制模型的基础上,深入理解其控制功能、补偿功能的作用,找到引起厚度难以控制的主要因素,采取轧辊刚度补偿、轧辊偏心补偿、支撑辊油膜厚度补偿、工作辊热膨胀补偿及冲击力补偿等措施来优化厚度控制模型.自优化相应厚度参数和增加相关补偿控制功能以来,宽厚板厚度控制的精度得到很大的提高,具有很高的推广价值.     

活套关联系统建模及滚动时域控制

本文分析了热连轧活套系统下游机架轧制速度对活套张力系统的影响和热连轧多机架协同工作的特性,建立了活套关联系统模型;基于分散控制思想,为每个活套系统单独设计控制器.对于每一个活套子系统,活套高度和张力是强耦合系统,本文采用一类基于滚动时域优化原理的多路控制策略,在每个周期内顺序求解活套高度和张力子系统的控制律后及时更新系统,从H∞观点出发,将解耦问题转化为干扰抑制和多目标优化问题.仿真结果证实了该方法具有良好的解耦效果和控制特性.     

多变量反馈解耦控制系统研究

针对某燃烧系统中温度、流量耦合的特点,基于两种典型的解耦系统结构,设计了一类前置反馈补偿解耦控制和PID控制相结合的控制系统。仿真结果表明,该解耦方法基本消除了系统间的耦合作用,提高了经典解耦控制系统的动态性能。     

四轮驱动电动汽车稳定性预测控制器快速实现

为解决四轮驱动电动汽车在高速情况下易发生甩尾失控的安全性问题,针对整车和执行器间的动力学耦合、控制系统非线性、多变量、实时性等问题,本文采用集中式的控制策略,设计了一种车辆横摆稳定的快速非线性预测控制器,实现了整车横摆稳定和电机转矩分配的一体化控制.为了控制系统的实时实现,将非线性规划问题转化为代数方程组求解,通过解耦预测时域间方程组的耦合关系,实现时域间优化问题的并行求解,提高了控制器的计算速度.最后给出了控制器的硬件并行加速实验,完成了控制系统的硬件在环实验,实现了车辆横摆稳定系统的实时控制.实验结果表明该控制器不仅具有良好的控制性能,而且明显提升了系统实时性.     

一类基于滚动时域优化原理的多路控制器设计及其在活套控制中的应用

针对热连轧活套高度和张力的双输入双输出强耦合系统, 文中提出一类基于滚动时域优化原理的多路控制策略. 基于滚动优化原理, 在每一个周期内, 顺序求解子系统的控制律后及时更新系统. 从H∞观点出发, 将解耦问题转化为干扰抑制和多目标优化问题, 能够减轻计算机的负担, 提高控制系统的性能. 仿真结果证实了该方法具有良好的解耦效果和控制性能.     

基于极点配置的平整机张力解耦控制

分析了平整机产品质量存在的问题 ;提出了基于极点配置的解耦控制策略. 理论分析、计算机仿真和工业实验都表明该控制方法能实现对平整机前张力、后张力和工作辊速度的解耦控制, 降低了它们之间的相互耦合程度, 改善了系统的控制效果, 有利于提高带材产品的质量.     

热风炉燃烧系统最优控制

热风炉燃烧系统是复杂多变量系统,基于最优控制策略,对具有耦合作用的多变量热风炉燃烧系统进行解耦.通过引入神经网络环节,将强耦合多变量系统转化成多个独立的单变量系统,对每个单变量系统进行预测函数控制,实现热风炉燃料流量的最优控制和拱顶温度及废气温度的平稳控制.解耦控制采用前馈补偿器解耦,解耦补偿器采用BP神经网络结构.现场实际应用结果表明,该控制策略具有较好的动态跟踪特性,能满足复杂多变量控制系统的实时控制要求.     

基于小波神经网络的板形板厚综合系统逆控制

针对板形板厚综合系统具有强耦合、非线性、含纯滞后环节的特点,提出一种基于小波神经网络的逆控制方案.利用两个结构相同的小波神经网络构造Smith预估器,预估器的输入参数与时延阶次无关,能较好地解决小波神经网络对维数较为敏感的问题.采用神经网络逆控制的思想设计小波神经网络控制器,引入多步预测性能指标函数对控制器权值进行在线训练.仿真研究表明,该控制方案具有较快的响应速度和良好的动态性能.     

级联式STATCOM解耦控制策略

在级联式H桥多电平的静止同步补偿器(STATCOM)控制系统中,由于耦合效应,三相总直流侧电压控制和单个电容电压平衡控制之间会产生影响,不利于平衡控制问题的解决。针对该问题推导出解耦的条件,提出在解耦情况下的平衡控制策略。在实现无功补偿的同时,解决各H桥直流电容电压动态的平衡。搭建十三电平级联H桥STATCOM的仿真模型和七电平实验平台,仿真、实验结果说明该控制策略对无功补偿具有良好的补偿性能,且直流侧电容电压在控制范围内稳定波动,验证了控制策略的可行性。     

双馈风力发电机功率解耦的非线性控制研究

针对传统矢量控制双馈风力发电机动态解耦不佳现象及电机参数依赖性问题,提出基于滑模变结构控制和反馈线性化控制的非线性控制策略。分别对两种策略的控制原理和优缺点进行了详细分析。在PSCAD环境中,将非线性控制策略应用于DFIG矢量控制中,建立其系统模型。仿真结果表明：提出的两种策略均能实现双馈风力发电系统最大功率点跟踪以及有功功率和无功功率解耦。对仿真结果进行对比分析,发现基于滑模变结构的系统有较好的解耦效果,较强的全局鲁棒性,控制效果优于反馈线性化控制,为双馈发电机励磁控制系统的设计奠定了理论基础。