基于RBF神经网络的摩擦补偿建模与控制

机械系统摩擦的精确数学模型很难建立,因此,尝试采用RBF神经网络系统在线逼近摩擦模型并将辨识结果作为控制算法的补偿项。在控制方法上,采用了基于RBF神经网络系统补偿的PD算法。在系统证明上,从李雅普诺夫函数中导出了自适应参数并且分析了闭环系统跟踪误差的有界性。利用Matlab对提出的方法及证明的有效性进行了验证。     

基于多模型切换的多变量直接自适应极点配置控制器

提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器,控制器参数模型集可由系统参数模型集直接得到,不但仍为一紧集并且被其模型子集完全覆盖.该多模型控制器不仅改善了控制系统的暂态响应,而且可以实现极点配置,最后给出了全局收敛性分析.     

一类模糊系统的分解性质和稳定性分析

探讨一类动态模糊模型的分解性质,通过一个简单的构造性的分解过程,将模糊系统的输入空间划分为一些子输入空间,从而把一般的模糊状态空间系统分解为一些定义在子输入空间上的子模糊系统.这些子模糊系统具有最简单的结构,从而可以简化模糊系统稳定性的分析及设计.进一步基于模糊系统的分解性质,引入分段连续的Lyapunov函数和S-procedure,以线性矩阵不等式的形式给出了模糊系统的稳定性条件的一个新结果.     

邯钢计算机集成制造系统的设计与实施

将邯钢经验与CIM哲理相结合,在流程工业CIMSERP/MES/PCS三层体系结构的基础上,结合邯钢的实际生产经营活动,设计了具有邯钢特色的以财务管理为中心、成本控制为主线的计算机集成制造系统,开拓了企业管理新概念,实现了信息流、物流、资金流的集成,取得了良好的经济效益和社会效益.     

多变量自校正解耦PID控制器

将前馈解耦控制与自校正ＰＩＤ控制相结合，提出了多变量自校正解耦ＰＩＤ控制器。该控制器适于具有任意延时结构和非最小相位系统，本文利用根轨变法证明了这一算法的全局收敛性。     

一种简单的多变量极点配置自校正调节器及其应用

本文提出了一种新的多变量极点配置自校正调节器,该调节器采用了新的控制结构,从而在校正调节器参数过程中避免在线求解矩阵方程和矩阵求逆运算。本文还介绍了该调节器在多变量非最小相位电加热炉上的应用。     

强制循环蒸发系统的智能解耦控制

针对一类具有多变量、强耦合、强非线性特性的复杂工业过程,以强制循环蒸发系统为例,提出了由多模型预测解耦控制器和PID控制器串级的智能解耦控制策略.外层的多模型预测解耦控制器既要保证强制循环蒸发系统的出料密度快速跟踪生产工艺所确定的出料密度目标值,又要使蒸发器的液位保持在生产工艺规定范围内,同时给出内层的出料流量和加热蒸...     

基于选择性极限学习机集成的磨机负荷软测量

针对传统磨机负荷检测方法存在的测量精度低、性能不稳定等缺陷,建立一种基于筒体振动信号频谱特征提取的选择性极限学习机（ELM）集成方法.采用核主元分析（KPCA）提取振动信号频谱特征,避免输入信号维数过高引发维数灾难.在非线性频谱特征空间内选用学习速度快、泛化性好的ELM建立集成模型个体,有效克服了单一ELM个体模型存在的运行结果不稳定问题.基于遗传算法（GA）的子模型后续选择方法进一步排除部分劣势个体,构建泛化能力强的简约集成模型,降低计算复杂性.实验结果表明:该方法对于矿浆浓度、料球比、充填率磨机负荷参数具有较高的精度和稳定性.     

制造执行系统的研究现状和发展趋势

制造执行系统（Manufacturing Execution Systems,MES）是制造（生产）过程的计算机在线管理系统,处于制造企业计划层与控制层之间的执行层,是企业资源计划系统和设备控制系统之间的桥梁和纽带,是制造企业实现敏捷化和全局优化的关键系统。综述了制造执行系统MES的产生与发展过程,以及MES的功能模型,给出了协同的MES功能模型和实现综合生产指标优化的流程工业MES功能模型,分析了MES的应用现状,提出了MES的发展趋势和实现管理扁平化和综合生产指标优化的流程工业MF5所需要的关键技术。     

竖炉燃烧室温度的智能控制方法及应用

针对工况变化频繁的竖炉焙烧过程,采用智能控制方法设计了燃烧室温度智能控制系统。该系统由温度的串级模糊控制、空气流量比值控智和自适应补偿系统组成。自适应补偿系统通过智能故障预报器预报出燃烧室的运行状况,根据运行工况的变化通过基于案例推理技术的自适应补偿器给出加热煤气补偿用量和空燃比的校正值,从而实现了燃烧室温度的自适应控制。通过在某选矿厂22台竖炉中成功应用,表明了竖炉燃烧室温度智能控制方法的有效性。