基于内模的机器人迭代学习控制

本文根据内模控制的概念，设计一个扰动控制器，使机器人系统表现为固定参数的解耦线性化系统．基于此线性系统，提出了一种迭代学习控制律，给出了算法收敛的充分条件．算法的参数选择非常简单，从而易于满足收敛条件．仿真结果表明了算法的有效性．     

采用国产75t/h循环流化床锅炉的单元机组 汽压自适应控制系统

在对循环流化床锅炉动态特性进行分析的基础上，结合现场实际工艺情况，提出了一种全系数汽压自动适应控制系统，现场运行收到良好的控制效果。     

一种新的时变系统极点配置自适应控制方法*

本文针对连续快时变系统，提出不要求系统参数未知部分上界的先验信息的自适应算法，得到间接自适应控制方案并且证明闭环系统稳定，仿真结果说明本文的方法有效．     

面向铁钢对应的两级案例推理铁水动态调度系统

针对铁水动态调度的多扰动、实时性强等特点,以及铁钢对应对于铁水在时间、质量、成分、温度等指标上的要求,提出了基于两级案例推理的铁水动态调度系统体系结构。根据生产现场各种扰动的特点,对两级案例库进行了案例分类。研究了铁水动态调度系统的两级案例表示方法、案例检索与匹配、案例的调整及维护等关键技术,最后给出了两级案例动态调度结果满意度的综合评价指标。采用大量的生产现场数据对系统进行了测试验证,测试结果表明系统推理速度较快,稳定性较高,动态调度结果合理有效,两级案例推理的技术方法具有广泛的应用前景。     

基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报

转炉炼钢终点温度和成分是转炉炼钢的控制目标, 它与吹氧量、铁水加入量等多个变量之间存在着严重的非线性关系, 且无法在线连续测量。作者提出了基于ＲＢＦ 神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量预报模型, 并结合某钢铁企业一座１８０ｔ 转炉的实际数据进行模型验证研究。结果表明, 该方法收敛速度快, 预报精度高。     

磁性材料成型烧结生产调度优化方法及应用

建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型, 解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题. 提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式. 针对粒子群算法易陷入局部最优, 在迭代过程中引入模拟退火思想. 改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式, 使算法尽快收敛到非劣最优解. 生产现场实际数据仿真结果表明: 该混合粒子群算法无论在求解精度, 还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法.     

基于Gabor滤波器和潜在语义分析的烧成状态识别

采用Gabor滤波器预处理与潜在语义分析相结合的方法,对回转窑烧成带火焰图像的烧成状态进行了更为准确的识别,避免了基于图像分割技术带来的不精确特征提取和较差的识别结果.基于所构建的压缩Gabor滤波器组对火焰图像进行预处理,增强具有不同纹理特性的特征区域的可分性以有利于后续的特征提取和状态识别步骤.对预处理后的火焰图像采用改进的潜在语义分析提取特征向量进行状态识别,以降低特征维数并避免零频问题.实验结果表明：直接从火焰图像中提取特征进行状态识别的方法是可行的,并且识别的效果较未采用Gabor滤波器预处理、传统潜在语义分析、烧成带温度和图像分割等方法的效果更优.     

冶铸轧一体化批量计划编制新技术

研究了钢铁企业IVIES的核心环节一冶、铸、轧一体化批量计划的编制问题,其目标是为了满足现代的热送热装工艺要求,编制出前后工序协调一致的一体化批量计划。给出了一体化计划编制的框架结构,提出基于模型控制和参数控制的两环控制策略来解决冶、铸、轧三大批量计划难以协调匹配的问题,并给出了评价一体化计划的两个重要的指标：数量和次序匹配率。以某钢铁厂的数据为例进行了数据模拟和分析,证明了该方法的有效性,对钢铁企业的计划编制具有一定的指导意义。     

稀土串级萃取分离过程元素组分含量的多模型软测量

针对稀土串级萃取分离过程中元素组分含量在线测量难的问题,提出了一种多模型软测量方法,用于在线预测元素的组分含量.首先,以物料平衡方程为基础,在多个工作点附近建立了描述萃取过程的局部线性模型.引入减法聚类算法对样本数据进行分类,用得到的分类数据对局部模型参数进行离线辨识.每一时刻根据积分性能指标选择最优模型,同时在线修正局部模型参数.利用某La,Ce,Pr,Nd 4组分串级萃取分离Ce/Pr生产线的实测数据进行了仿真研究,结果表明所提出的多模型方法有效、预测精度较高.     

层流冷却过程喷水系统的智能设定方法

针对热轧层流冷却过程具有强非线性、分布参数和时变等综合复杂特性,提出了基于案例推理技术的层流冷却过程喷水系统的智能设定方法.层流冷却过程的典型工况及喷水系统设定值以案例的形式存于案例库,对于待冷却的带钢,根据当前的工况描述特征在案例库中检索匹配的历史案例,经推理完成当前工况下喷水控制系统的设定.采用某钢铁公司热轧层流冷却生产过程的实际数据进行仿真实验,结果表明所提出的智能设定方法在工况变化时是有效的.