模糊逻辑控制器应用于四辊冷轧机液压弯辊系统的研究

为实现四辊冷轧机液压弯辊系统的精确控制，设计应用于一种模糊逻辑控制器。仿真结果表明，模糊控制是对液压弯辊进行控制的有效工具，大大提高了液压弯辊系统的动态响应速度及对目标辊力给定值的跟踪精度。     

板带轧机板形控制倾辊弯辊神经模糊PID模型

板形是板带轧制的重要质量指标,倾辊和弯辊是板形控制的重要手段.目前常规的PID控制算法被广泛应用到板带轧机倾辊和弯辊板形控制系统中,但由于实际系统随机干扰严重,具有多变量、非线性、强耦合的特征,难以建立较为准确的数学模型,常规的PID控制算法很难满足板形高精度控制的要求.为能提高倾辊和弯辊板形控制系统的性能,在常规PID控制算法的基础上,建立基于神经网络的模糊PID倾辊弯辊板形控制模型,通过神经网络的自学习能力和模糊控制的"概念"抽象能力的有机结合寻找一个最佳的P、I、D非线性组合控制律,增强对控制环境变化的适应能力和自学习能力.仿真试验结果表明,该模型能很好地跟踪板形的目标设定值,响应快,超调小,鲁棒性强,可提高倾辊和弯辊对板形的控制精度,为板形高精度控制提供了一种新方法.     

电液弯辊力伺服控制系统的预测控制

本文利用广义预测控制原理，通过建立轧机弯辊力伺服系统的受控自回归积分滑动平均模型，实现了具有提前控制效果的预测控制，该方法简单、预测精度高、抗干扰性好、实时性强，能够消除系统中参数时变、非线性环节等因素的影响，仿真试验表明此算法具有较好的控制效果。     

基于自适应遗传算法的电液弯辊模糊控制系统

为了提高板形内环的执行效率,改善带钢板形质量,针对某300 mm四辊可逆单机架轧机,设计了基于自适应遗传算法优化的电液弯辊模糊控制系统．电液弯辊系统是典型的非线性系统,在考虑非线性因素后建立数学模型,采用最优保存的自适应遗传算法全面优化模糊控制器的量化因子、比例因子、积分因子、隶属函数的参数和控制规则．仿真和实验结果表明优化后的模糊控制明显较优化后的常规PID控制具有更强的鲁棒性、更好的动态品质和稳态精度,为进一步提高板形质量奠定了基础．     

基于模糊神经网络的液压弯辊系统智能控制的研究

针对液压弯辊系统非线性和时变性等特点,提出了基于遗传算法和BP算法相结合的模糊神经网络智能控制系统,并应用于液压弯辊系统,改善了系统的超调量和过度时间。     

基于云模型定性推理的液压弯辊板形控制

云模型将概率论的随机性和模糊集合论的模糊性相融合,能很好地解决不确定性问题,基于此设计了一种二维液压弯辊云模型控制器,其控制策略不需要被控对象的数学模型,只需通过语言原子和云模型将人用语言定性表达的经验和逻辑判断转换到语言控制规则器中,就能实现板形实时在线控制。以某公司1220mm液压弯辊板形控制系统为仿真对象进行仿真实验,结果表明,该控制器简易、快速、控制性能良好、鲁棒性强,较常规模糊控制具有更好的控制品质。     

动态板形辊平整机板形控制机理模型研究

建立了动态板形辊（DSR）平整机板形控制特性分析的理论模型。综合考虑了DSR技术独特的板形控制机理,以及其空心辊套和分段压块的特殊结构,基于分割模型的影响函数法,建立了DSR平整机辊系变形的理论模型;在此基础上,考虑平整轧制的特殊要求,将针对平整过程的金属模型和辊系模型进行耦合计算,建立了板形控制分析的整体模型,并编写了模型的计算流程和程序,以此对DSR平整机的板形控制能力进行研究。     

HC轧机板形液压伺服系统智能控制的研究

针对HC轧机液压弯辊系统的非线形和时变性等特点，设计了基于遗传算法的模糊RBF神经网络智能控制系统，改善了系统的性能。     

基于模糊算法的自适应温度控制器

本文介绍了基于模糊算法的自适应温度控制器的工作原理。系统根据有关参数选择模糊控制或者PID控制策略，结果表明：此算法比现有许多优化算法有效。     

模糊自适应在线调整PID参数控制器

对于现实的控制对象通常是一个较为复杂的被控对象，存在大惯性，纯延迟，参数时变等一系列特点．对他们进行控制仍是现在的一大难点和热点，但是从模拟PID，数字PID到最优控制，自适应控制，再发展到智能控制，每一步都使控制的性能得到了改善，鉴于上述各种控制方法的优点．本文针对上述系统提出了模糊自适应PID控制。并对其进行了仿真，证明该方法的有效性．     

基于预报误差补偿的液压弯辊预测控制策略的研究

针对轧机液压弯辊板形控制系统滞后、非线性和时变等特性，提出了一种基于广义预测控制的液压弯棍板形控制方案。利用时间序列预报策略，建立了弯辊控制系统未来输出误差预报模型。对预测控制算法进行了改进，将预测的输出误差作为预测控制的补偿校正量，提高了系统的抗干扰能力。利用预测信息修正控制量来减小系统为实现快速性而产生的超调，从而提高系统的控制精度。仿真结果验证了算法的优越性。     

基于模糊控制的液压伺服控制系统研究

针对非线性的液压伺服控制系统,设计了一种常规PID控制器和一种模糊PID控制器,并分析了它们的优点和缺点。通过MATLAB仿真表明,该模糊控制器既具有常规PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强、可靠性高的特点,为液压系统控制提供了可行的方案。     

基于模糊故障树理论卷板机可靠性分析

利用故障树对卷板机的升降工作辊系统进行可靠性分析,考虑到基本事件的发生概率存在不确定性,采用三角模糊数将故障树中基本事件的发生概率模糊化,根据最小割集法的求解对其故障进行定性分析,利用定义和中值法对其故障进行定量分析,建立了基于三角模糊数的故障树分析方法流程,为提高系统的可靠性提供了分析依据。     

深冷处理系统的自适应模糊PID控制方法研究

深冷处理能极大提高工模具的耐磨性,延长其使用寿命。本文介绍了使用液氮做冷源的深冷处理控制系统的构成。由于该类型冷源的压力波动不能精确控制,影响深冷处理的效果,因此笔者提出了深冷处理系统的模糊PID的自适应控制方法。实验表明:在外界条件稳定时,模糊PID控制器同普通PID控制器效果相当,但在外界条件发生变化时,模糊PID控制器具有更快的响应速度和更好的控制精度。     

BP神经网络在矫直机弯辊控制系统的应用

中厚板弯辊矫直是一个多变量、强耦合、非线性的过程,因此,建立精确的数学模型非常困难.针对此问题,提出利用BP神经网络作为辊式矫直机弯辊量控制器的解决方法.利用钢厂的经验样本训练隐层神经元为不同个数、训练函数和学习函数为不同函数的BP神经网络,从中选择学习速度快、稳定性好的BP网络作为辊式矫直机弯辊量的控制器.     

VC轧机板形控制关键技术的开发与研究

开发出VC辊的空载凸度曲线和负载塌陷位移曲线两项关键技术，在此基础上模拟出VC轧机在不同情况下的板形情况，提出一套工作辊与支承辊优化设计方案，该方案已作为技术规程正式应用于1550CAL VC轧机，使该轧机板形控制在2～4I左右。     

基于模糊控制的气缸位置控制系统仿真研究

应用模糊自适应PID控制的方法,建立了模糊控制器,对气缸位置控制系统进行了仿真。仿真证明,模糊自适应PID控制能够精确、稳定、快速地定位。     

模糊控制器在电炉温度控制系统中的应用

介绍了模糊控制器算法设计及其在工业生产过程控制中的应用，所设计的系统工作稳定性和可靠性较好。     

模糊控制器的设计及其在隧道风机控制系统中的应用

详细介绍了模糊控制器的设计步骤,以及不同模糊控制器的应用场合。以隧道风机控制系统作为应用实例,通过Matlab模糊控制箱来实现模糊控制器的设计并建立离线查询表,然后在以PLC作为硬件平台来实现对风机的模糊控制。     

基于模糊预测控制的燃料电池温度控制系统的研究

PEMFC的温度控制系统表现为多输入多输出、耦合、时滞、时变性、非线性、不确定性、信息量少等特点,采用传统的控制方法通常不能得到比较好的控制效果。因此,文章从控制和建模的角度出发,选择了一种基于模糊模型的预测控制算法对PEMFC的温度进行控制,并且通过仿真试验得出了比较满意的控制效果。