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.     

清河电厂CIPS中的经济运行管理系统

依据计算机集成制造系统(CIMS)理论,并结合火力发电厂的生产特点,针对连续过程工业,提出了火电厂中的CIMS(火电厂CIPS)的体系结构,讨论了清河电厂CIPS框架下的经济运行计算机管理系统,最后给出了清河电厂经济运行系统的经济效益分析结果。     

赤铁矿强磁选过程综合自动化系统

针对强磁选过程的特点及工艺要求,基于智能技术提出了实现工艺指标优化的强磁选过程综合自动化系统,讨论了由智能优化、过程控制和过程管理3层结构组成的综合自动化系统的结构、功能和控制策略。采用智能优化设定模型、反馈补偿器及回路控制系统实现了精矿品位、尾矿品位的优化控制。所提出的系统成功应用于某选矿厂强磁选生产过程,实现了强磁选过程的优化控制、优化运行和优化管理,提高了精矿品位,降低了尾矿品位,取得了明显的应用效果。     

转炉炼钢智能控制方法及应用

将模糊推理、自适应、自学习、专家系统等技术与转炉炼钢动态控制方法相结合,提出了转炉炼钢智能动态控制的新方法.该控制方法由动态吹炼过程补吹氧量与冷却剂量预设定模型、熔池碳含量和温度预测模型及停吹专家系统等组成,并成功应用于某钢厂转炉炼钢过程,大大提高了转炉炼钢过程熔池命中率.     

纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制

针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于参量预报的磁选管回收率智能优化控制

竖炉焙烧过程的关键工艺指标磁选管回收率难以实时测量,因而实现优化控制很困难.将优化设定、参量预报与回路控制技术相结合,提出一种磁选管回收率的智能优化控制方法.基于案例推理的优化设定模型根据工况的变化和磁选管同收率的实时预报值给出基础控制回路的设定值,并通过先进的控制方法实现回路的稳定控制.该方法应用于竖炉焙烧过程的生产实际,使磁选管回收率的实际值保持在其目标值范围内,取得显著应用成效.     

一种新的鲁棒串级控制系统及其应用

针对常规串级控制系统难于消除主副回路间相互影响的缺点,本文提出了一种鲁棒串级控制系统,并基于继电反馈自整定技术提出了这种串级控制系统的设计方法。在某电厂３００ＭＷ机组实际应用的结果表明,采用该方法设计的串级控制系统与常规方法的系统相比较具有更强性和良好的动、静态性能。     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,提高蚁群优化算法的收敛速度.使用钢厂实际生产数据的仿真实验验证了所提模型及算法的有效性.     

非线性多输入多输出连续时间系统基于历史采样数据的不确定性因素补偿控制

本文针对一类具有强耦合不确定性因素的连续时间多输入多输出非线性系统,提出了基于历史采样数据的不确定性因素补偿控制策略(sampled-data-based compensation control,SDBCC).与基于观测器的不确定性因素补偿控制不同,本文首先利用当前以及历史采样数据计算出由系统非线性耦合未建模动态和外...