蓄热式加热炉的空燃比控制

针对蓄热式加热炉具有多变量、时变、非线性、耦合、大惯性和纯滞后等特点,当前时于蓄热式加热炉的空燃比控制主要还是人工操作完成的问题,通过对蓄热式加热炉空燃比变化这一复杂的工业过程的分析,提出了一种蓄热式加热炉空燃比控制方法,设计了一个基于智能的空燃比控制系统.用无辨识自适应方法预测热值,用模糊神经网络预测烟气残氧量,解决...     

从数据中提取生料浆配料过程运行控制的模糊规则

将减法聚类、神经网络、最相邻原则、对提取后的规则进行调整等方法相结合,从过程数据中自动提取出模糊规则,从而实现在氧化铝生料浆配料过程中将生料浆的各项质量指标控制在目标值范围内.某氧化铝厂的应用结果表明,所提取的模糊规则不仅具有良好的完备性和可解释性,同时可根据工况的变化自动调整各个控制回路的设定值,实现了该过程的优化运行.     

内嵌脚本的组态软件策略模块设计与实现

针对于目前组态软件存在逻辑控制与算法开发功能不够完善的问题,提出了一种基于控制策略流程图和有限状态机(FSM)相结合的策略模块设计方法.该方法首先根据控制策略进行流程图绘制,采用有限状态机方法生成相应脚本,利用编译器进行解释执行实现控制策略.软件采用Visual C++平台开发,经该软件生成的系统可根据组态结果直接实现控制策略、实时曲线和工艺流程绘制等功能.最后通过对某回转窑控制系统组态,证明了设计的有效性.     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.     

考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制及应用

针对结构和参数均未知的机械手控制问题, 提出了考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制方法, 采用稳定的径向基(Radial basis function, RBF)神经网络辨识机械手未知动态, 而附加的鲁棒控制可以保证存在神经网络的建模误差和外部干扰时系统的稳定性和性能, 并且该方法使机械手闭环系统一致最终有界. 同时开发了基于半实物仿真技术的机械手控制系统, 最后, 将本文方法与经典的PD控制器和自适应控制器在同一机械手平台上进行了实验验证与分析, 实验结果表明该方法具有良好的控制性能.     

基于数据的控制、决策、调度与故障诊断

现代工业的发展,使得生产制造工艺、装置与生产制造过程越来越复杂,难于建立数学模型.随着信息技术的快速发展,加上全球市场环境下提高制造企业竞争力的需求,迫切需要实现生产制造过程与装备的运行优化、生产制造工艺流程的优化、生产计划调度以及运作管理决策的优化,进而实现制造企业的全局优化.为此迫切需要建立基于数据的控制与优化理论与方法.     

数据驱动的工业过程运行优化控制

现代工业过程机理复杂使得很难对生产过程以及运行指标与被控变量之间关系精确建模.如何基于工业运行过程数据信息,不依赖模型参数给出设定值设计方案,优化运行指标是一挑战性难题.本文针对在稳态附近可以线性化的一类工业过程,考虑运行控制环和底层控制环不同时间尺度,提出一种基于Q--学习方法的次优设定值学习算法.此算法完全利用数据,学习得到次优设定值,实现运行指标以次优的方式跟踪理想值.浮选过程仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

无线网络环境下工业过程运行反馈控制方法

针对一类工业过程运行控制中采用无线网络传输运行指标反馈值时存在的噪声和丢包问题,建立了输入为过程控制的输入输出、输出为运行指标的随机过程模型;提出了由不同采样速率的过程控制与过程控制设定值反馈控制组成的运行反馈控制方法;采用Lyapunov函数和不同采样频率的提升技术设计了过程PI控制器参数和过程控制设定值反馈控制器参数,保证了双闭环控制系统的随机稳定性;同时实现了运行指标实际值与目标值稳态误差的均值为零;通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.     

浓密机生产过程综合自动化系统

针对浓密机生产过程工艺机理复杂,具有大滞后、非线性的特点以及给矿性质波动频繁、难以实现浓密机自动控制的难题,提出了由过程管理和过程控制两层结构组成的浓密机生产过程综合自动化系统。讨论了系统的结构、功能和浓密机底流浓度智能优化控制策略。实际应用结果表明,该方法实现了浓密机生产过程精细化,降低了浓密机压耙等生产事故,提高了浓密机生产效率,减轻了现场岗位劳动强度,实现了浓密机生产过程优化控制、优化运行和优化管理,取得了显著的应用效果。     

转炉炼钢智能动态终点控制

针对转炉炼钢过程复杂,影响终点因素多,而且难以进行连续准确针测量,提出了基于副枪检测信息的智能动态终点控制方法。采用灰色模型并通过神经网络进行补偿对转炉炼钢终点温度和碳含量进行预报,在此基础上,以RBF神经网络作为预设定模型,通过模糊调整确定补吹阶段需要的氧气量和加入的冷却剂量,并对一座180吨转炉进行仿真计算,结果表明了该方法的有效性。