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...     

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.     

一种多变量自校正前馈解耦PID控制器及其应用

提出一种多变量自校正前馈解耦ＰＩＤ控制器。利用ＵＪｕｒｙ法确定了对任意时延，使闭环系统稳定的条件。     

一种新的线性时变系统鲁棒自适应控制算法

提出一种新的线性时变系统间接自适应控制算法，以保证控制系统对一类未建模动态，有界扰动及系统参数变化同时具有鲁棒性；采用的修正死区方法不需要未建模动态和外部扰动上界参数的先验信息，并且给出了时变控制系统稳定性结果及鲁棒性能分析。     

实时专家系统中的时限推理问题

介绍了解决实时专家系统中最重要的一个问题即时限准推问题的多种方法，在此基础上，出了基于数值计算的３种快速推理算法；矩阵法、有向图网络法和类神经网络法。上述理论对建立实时专家系统具有重要的指导作用。     

PID参数继电自整定的一种方法

介绍了ＰＩＤ调节器参数的继电自整定的基本原理。通过分析一阶惯住加纯滞后对象在继电特性作用下的输入输出持性，推导了计算对象特性参数的公式。利用这些公式进行辨识，从而整定ＰＩＤ参数。实验表明，这是一种行之有效的ＰＩＤ参数自整定方法。     

模糊串级控制及其在精炼炉吹氩系统中应用

提出了通过模糊串级控制实现氩气最佳流量高定的新方法，并通过电极位置变化采用归一ＦＵＺＺＹ量化方法，实现主控制对象的的前馈补尝，通过试验证明该方法在整精炼明都能保证氩气流量的优化控制，为生产高质量的钢材提供了必要保证。     

超高功率直流电弧炉炼钢过程控制级的仿真研究

针对兰钢７０吨超高功率直流电弧炉炼钢过程计算机集散控制系统这一实际背景，侧重于对电弧炉过程级控制进行比较详细的研究，     

基于动态神经网的鲁棒直接自适应控制

基于动态神经网络，研究了一类具有未建模动态的未知多变量非线性系统的鲁棒直接自适应控制．基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论得出一种鲁棒稳定的权学习算法，该算法不需要知道理想权矩阵的先验知识，并保证设计的控制器的稳定性．仿真结果表明提出的鲁棒控制算法的有效性     

基于动态神经网络的非线性系统鲁棒观测器设计

基于动态神经对一类不确定非线性系统提出一种新的鲁棒观测器。其中无离线学习、持续激励和输出匹配条件等要求。仿真说明所提方法的有效性。