利用VC++实现实时串行数据的接收、分离及动态存储

针对现场不定时间间隔发送来的轧制数据，利用计算机进行实时串行数据的接收和分离，并将此数据与数据库系统建立联接，实现数据的动态存储和显示。文中简述了用Windows下的通信API函数进行串行通信的一般过程，提出了利用参数选择窗口灵活设置通信参数的软件实现方法。并重点编程实现了利用自定义消息函数把接收到的实时串行数据进行有效分离、在通信时实现数据向数据库的动态转存，以及利用定时器技术实现串行数据在文档窗口的动态显示等功能。     

一种离散全程滑模变结构控制方法

针对离散时间系统提出了一种全程滑模变结构控制器设计方法。通过选择合适的滑模切换函数，使系统的轨线一开始便落在滑模面上，有效地缩短了系统状态到达滑动模态的时间，使系统从初始状态到平衡点的全过程都具有鲁棒性。针对利用离散趋近律方法设计全程滑模变结构控制器系统存在抖振的缺点，本文利用常规等效控制方法设计离散全程滑模变结构控制器，消除了系统的抖振，改善了系统的动态性能。并基于倒立摆模型进行了仿真，结果验证了其有效性。     

考虑执行机构饱和的轧机速度鲁棒控制

针对具有执行机构饱和特性和有界干扰的轧机速度被控对象,给出了闭环系统满足不变性及L2干扰抑制性能的充分条件,然后基于线性矩阵不等式(LMI)方法设计了直流电机驱动的轧机速度系统状态反馈鲁棒控制器.仿真结果表明,所设计的轧机速度鲁棒控制系统跟踪误差随着饱和度λ的增大而增大.为保证系统具有优良的跟踪性能,通常选取较小的λ.所设计的状态反馈鲁棒控制系统具有较好的干扰抑制性能和鲁棒稳定性,对时变复合信号也能获得有效跟踪.     

液压伺服系统建模的新方法

针对液压伺服系统中直接用测量的方法来建立伺服阀死区非线性的模型非常困难的现状，该文充分利用了现有的对液压伺服系统模型的认识，用RBF神经网络来代替伺服阀锴区非线性部分的模型，设计了一个带神经网络的辨识器。该辨识器采用了迭代最小方差（RLS）学习算法对系统进行建模，最后，用Matlab/Simulink中的S－Function模块实现了上述辨识器的编程，并进行了仿真。仿真结果表明，所设计的辨识器能较好的解决液压伺服系统的建模问题。     

基于龙伯格观测器的感应电机预设性能位置跟踪优化控制EI北大核心CSCD

考虑暂稳态约束、控制参数优化及参数摄动和负载扰动等对感应电机位置跟踪控制性能的影响,本文提出了一种基于龙伯格观测器的预设性能优化控制方法.首先,针对电机转子磁链在实际中不可测的问题,采用龙伯格观测器对其进行了快速准确的估计.其次,基于反步法完成感应电机位置预设性能控制器的设计,基于变增益指数趋近律完成感应电机磁链滑模控制器的设计,通过构造干扰观测器对电机系统中由参数摄动和负载扰动引起的不确定项进行观测,实现了对系统给定值准确的跟踪控制.再次,将遗传算法(GA)与改进的粒子群优化(IPSO)算法相结合,对所设计的控制器参数进行优化整定,进一步提高了系统的收敛速度和稳态精度.基于李雅普诺夫稳定性理论分析表:所设计的控制器能够保证位置跟踪误差一直处于预设边界内,且整个闭环系统是全局一致有界稳定的.最后,通过仿真和模拟实验对比分析验证了本文所提方法的有效性及在实际电机系统中应用的可行性.     

SS-DEWMA图多目标优化及在输出传感器故障检测中的应用

针对平方和双指数加权移动平均(SS-DEWMA)图难以选取合适参数同时满足数据监控的多个指标最优的问题,提出一种SS-DEWMA图的多目标优化(MO-SS-DEWMA图)数据监控方法,并将该方法用于非线性系统传感器的故障检测.首先,采用复合嵌入式均方根容积卡尔曼滤波器(CESCKF)对系统状态进行估计,并产生残差;其次,构造残差评价(数据监控)指标漏报率(MDR)和误报率(FAR)与SS-DEWMA图的两个参数的函数,并以MDR和FAR同时最小为优化目标,利用多目标粒子群优化(MO-PSO)算法对两个参数进行离线优化,将优化后的SS-DEWMA图的输出值与阈值比较,在线检测故障,其中,采用小波分析算法削弱噪声对SS-DEWMA图的影响;最后,将所提出算法用于伺服电机驱动的连铸结晶器振动系统位移传感器故障检测中,仿真和实验结果表明,该方法能有效降低故障检测的漏报率和误报率.     

自校正PID控制在冷轧带钢厚控系统中的应用

针对被控对象参数在轧制过程中,尤其在不同道次轧制时的时变特性,冷轧带钢厚控系统采用了在线辨识自校正控制技术,从而确保了厚控系统的控制精度,满足了被轧带材出口厚度的公差要求,明显地提高了经济效益。     

型材辊压生产线计算机监控系统和人机界面的设计

１　型材辊压生产线工艺简介和技术要求（１）工艺简介型材辊压生产线工艺流程及控制系统总体结构如图１所示。带钢经辊压机组轧制成型,点焊机每隔一定间距对型材点焊一次,以增加型材强度,然后经测长轮测定长度到后,控制冲切机组进行切断。测长轮与光电编码器同轴相连,光电编码器信号送至可编程控制器的高速计数器输入口以测量长度,并送至伺服电机速度同步控制系统,以保证定尺长度到后冲切机组与型材同步前进,实现不停机切断。喷雾阀在轧制过程中主要起润滑作用。冶金自动化　１９９９年第１期图１　型材辊压生产线工艺流程及控制系…     

伺服电机驱动的连铸结晶器振动位移系统反步滑模控制

针对伺服电机通过偏心轴连杆机构驱动的连铸结晶器振动位移系统中存在减速比加工误差、偏心轴机械零位初始偏差和负载转矩扰动等问题,本文设计了一种基于双幂次趋近律和扩张状态观测器(ESO)的反步滑模控制器.首先,针对偏心轴转角到结晶器位移非线性关系逆解的非唯一性,可通过分段函数法建立结晶器位移到偏心轴转角一一对应的映射函数关系;其次,针对不可测的减速比加工误差和负载转矩扰动可采用扩张状态观测器来实时估计,以削弱扰动对系统跟踪性能的影响;最后,采用一种具有二阶滑模特性且有限时间收敛的双幂次趋近律以提高收敛速度和削弱抖振.仿真对比结果表明,本文所设计的控制器能有效实现连铸结晶器位移的渐近跟踪,并对系统扰动具有较强的鲁棒性.     

基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模

针对高炉铁水硅含量难以在线检测的问题, 本文提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的多核极限学习 机(MKELM)高炉铁水硅含量预测建模方法. 首先, 针对灰狼算法(GWO)寻优能力的不足, 将最优–最差正交反向学 习(OWOOBL)策略应用于灰狼算法的位置更新, 得到一种改进灰狼优化算法. 通过10种标准函数对所提算法进行 仿真测试, 结果表明此算法具有更好的寻优能力. 其次, 针对单核极限学习机(KELM)回归能力不足, 将不同种类的 核函数加权组合, 并采用改进灰狼算法对多核极限学习机中的加权系数等参数进行优化. 最后, 基于某钢厂的实测 数据对高炉铁水硅含量进行预测建模, 仿真结果表明, 本文所提方法的预测效果优于反向传播神经网络(BP–NN)、 极限学习机(ELM)、KELM和GWO–MKELM, 对高炉炼铁具有较好的指导意义.