铝板带材厚度和板形设定补偿解耦控制策略

在铝薄板带材冷轧生产过程中,板厚控制和板形控制本质上都是对轧制过程中有载辊缝的控制,两者存在很强的耦合关系.针对板厚板形控制系统存在耦合问题,提出板厚板形解耦设定补偿思想,包括预设定补偿控制和自适应穿带解耦控制.前者是解决设定过程中弯辊力对板厚板形耦合系统的影响;后者是针对穿带过程中轧制力预报不精确的板厚板形解耦方法.仿真结果及现场应用表明,解耦设定补偿提高了板厚板形的控制精度,满足了铝带板质量综合控制的要求.     

基于LMI方法的板形板厚综合系统的H∞跟踪控制器设计

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程，板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点，该文建立了工作点线性化的冷连轧板形板厚离散化状态空间模型；将H∞跟踪控制问题转化为标准的H∞控制问题，并应用LMI(Linear Matrix Inequality)方法设计了板形板厚H∞跟踪控制器。仿真结果证明了此H∞控制系统具有良好的鲁棒稳定性、自适应跟随和抗扰性能，其控制效果优于传统的解耦PID控制。     

基于解耦的板形板厚系统鲁棒控制策略

针对多变量系统中前馈解耦效果依赖于系统模型的问题,提出了一种基于前馈解耦的鲁棒控制策略来保证系统参数变化时的解耦效果.针对连续轧制过程中强耦合的板形板厚系统,首先依据经验数学模型设计前馈解耦器,然后对消除耦合影响后的多变量系统设计鲁棒控制器,用多变量鲁棒控制抑制破坏解耦效果的各种不确定性因素的影响.针对实际系统中可能存在的干扰信号进行了抗干扰能力实验,针对系统参数可能存在的不确定性进行了抗参数摄动实验;仿真结果显示了良好的解耦效果,这也说明了该控制策略的有效性.     

BTT导弹横侧通道H∞鲁棒控制器设计研究

考虑到BTT导弹存在较大的耦合和不确定性,传统频域控制理论以及三通道独立设计方法不再适用于自动驾驶仪的设计.为此,研究了BTT导弹横侧通道H∞鲁棒控制器的设计问题,用以抑制不确定性、外来扰动以及通道间耦合给系统带来的不利影响.首先分析了H∞鲁棒控制器设计中存在的关键问题,包括不确定性的分析及加权函数的选择;然后通过建立包含未建模不确定的被控对象、引入加权函数,得到了扩展的广义受控系统,利用Matlab鲁棒控制工具箱设计了BTT导弹横侧通道的H∞鲁棒控制器;最后通过仿真验证,表明设计的H∞鲁棒控制器具有良好的控制性能和鲁棒性.     

改进的板形平直度板厚模型及其自抗扰解耦

以连续轧制过程中强耦合的板形板厚系统为研究对象,在对影响板形板厚控制的各种耦合因素进行系统分析的基础上,建立了加入油膜厚度影响的板厚和板形平直度耦合系统数学模型。在耦合关系上通过matlab仿真分析,可知改进模型板形与板厚的耦合关系明显。在此基础上利用自抗扰技术进行解耦设计,并以某厂五机架连轧机的实际参数采用计算机进行仿真,仿真结果表明设计的自抗扰解耦控制器可以有效消除板厚和板形平直度之间的耦合关系,解耦效果良好。     

基于多支持向量机模型和优化控制器的板形板厚控制

针对带钢热连轧过程中互相耦合的板形、板厚控制问题,提出一种综合控制策略.首先,在输入空间划分的基础上建立包含多个子模型的多支持向量机模型,并通过主元分析方法实现模型输出的综合;然后,利用建立起来的模型设计优化控制器,对板形、板厚进行综合控制.计算机仿真和现场实验结果均表明了所提出的基于多支持向量机模型的综合控制策略能同时有效地减小板形、板厚偏差.     

铝板带材板形和厚度解耦自适应控制策略

铝板带材轧制生产过程是一个复杂的非线性控制对象, 其中自动板形控制(AFC)和自动板厚控制(AGC)又是一个相互耦合的复杂系统, 其参数在运行过程中会随时发生变化. 针对铝板带材轧制的特点提出了将自适应控制与板形板厚控制系统数学模型相结合, 自动调整解耦网络和控制器的参数. 现场实际数据的仿真结果表明, 该方法的应用消除了参数变化产生的影响, 使板形板厚控制系统具有良好的自适应跟随参数变化和抗干扰性能, 解耦控制效果良好, 提高了板形板厚的控制精度.     

高超声速飞行器非线性鲁棒控制律设计

高超声速飞行器具有模型非线性程度高、耦合程度强、参数不确定性大、抗干扰能力弱等特点,其自主控制具有较大的挑战.论文提出了一种基于鲁棒补偿技术和反馈线性化方法的非线性鲁棒控制方法.文中首先采用反馈线性化的方法对纵向模型进行输入输出线性化,实现速度和高度通道的解耦和非线性模型的线性化.针对得到的线性模型,设计包括标称控制器和鲁棒补偿器的线性控制器.基于极点配置原理,设计标称控制器使标称线性系统具有期望的输入输出特性,利用鲁棒补偿器来抑制参数不确定性和外界扰动对于闭环控制系统的影响.基于小增益定理,证明了闭环控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能.相比于非线性回路成形控制方法,仿真结果表明了所设计非线性鲁棒控制算法的有效性和优越性.     

大包络飞行BTT导弹多模鲁棒控制方法研究

在导弹飞行控制器优化设计的研究中,针对大包络飞行BTT导弹全局H∞鲁棒控制器的设计问题,为了提高系统的稳定性和抗干扰性,将多模型自适应控制方法与传统的控制器增益调度方法相结合,提出一种适合于BTT导弹H∞鲁棒控制器的增益调度方法.针对各子工作区离线设计满足要求的常值参数鲁棒控制器,飞行过程中通过实测的调度参数对各鲁棒控制器输出进行平滑切换,避免引起的参数误差,消减了高阶H∞鲁棒全局控制器参数脆弱性问题的影响.实现对大包络飞行BTT空空导弹姿态稳定性控制,并通过数字仿真验证了方法的有效性.     

基于随机鲁棒设计的高超音速飞行器变结构控制

针对高超音速飞行器输入输出之间强耦合,系统参数不确定以及变结构控制器中的设计参数整定问题,提出了随机鲁棒变结构控制方案;这一控制方案基于系统控制需求,利用蒙特卡罗仿真方法建立随机鲁棒目标函数,通过遗传算法优化系统设计参数;针对某常规高超音速飞行器纵向模型仿真结果显示,该控制方案不仅保证了飞行的纵向稳定性,提高了变结构控制器的控制性能,而且具有强鲁棒性.     

基于递阶遗传算法的RBF神经元网络板形板厚综合控制

该文首先用递阶遗传算法（HGA）设计RBF神经网络，不仅可以同时确定网络参数（连接权、隐节点中心和宽度），而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题，而后针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程，板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点，建立了基于过程最优的权值在线自学习算法的RBF神经元网络的板形板厚多变量综合控制系统，仿真结果证明了此AFC－AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能，其控制效果优于传统的解耦PID控制。     

Modelling and decentralized control of a multizone crystal growth furnace

The controller of a crystal growth furnace with 15 heating zones must have a decentralized structure. It is shown that each control station must necessarily satisfy a certain robustness property and that the design of the whole decentralized controller can be replaced by the problem of designing the control stations separately from each other as robust centralized controllers. As a basis for this, it is shown that the model can be considerably reduced. Although the zones are strongly coupled it will be seen here that, owing to structural properties of the plant, the furnace can be described by a model which has regard to only three zones. Experimental results with furnace illustrate the modelling and design methods used.     

基于小波神经网络的板形板厚综合系统逆控制

针对板形板厚综合系统具有强耦合、非线性、含纯滞后环节的特点,提出一种基于小波神经网络的逆控制方案.利用两个结构相同的小波神经网络构造Smith预估器,预估器的输入参数与时延阶次无关,能较好地解决小波神经网络对维数较为敏感的问题.采用神经网络逆控制的思想设计小波神经网络控制器,引入多步预测性能指标函数对控制器权值进行在线训练.仿真研究表明,该控制方案具有较快的响应速度和良好的动态性能.     

基于IGA的板形板厚神经网络分散解耦PID控制

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程，板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点．该文首先采用神经网络分散解耦方法，对此板形板厚多变量耦合系统进行解耦，而后再应用基于免疫遗传算法的PID控制对解耦后的已近似成为两个独立的SISO系统的广义对象进行控制。从而建立了基于免疫遗传算法的板形板厚神经网络分散解耦PID控制系统。仿真结果证明了此AFC—AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能，其控制效果优于传统的解耦PID控制。     

基于混合控制的冷轧带钢厚控系统仿真

带钢轧制是一个复杂的非线性过程，轧辊偏心是高精度冷轧机厚度控制不能忽视的问题。当带钢原料性质、处理量变化等也会导致过程模型发生变化。该文提出一种基于重复控制进行偏心补偿、鲁棒PID控制器对模型不确定性不敏感的带钢厚度控制系统。重复控制是基于内模原理的一种新型控制策略，优点是对周期信号的初始状态没有要求，对轧辊偏心扰动有很强的抑制力；鲁棒PID采用基于最小-最大原理的参数整定方法，对于过程模型在一定变化范围内，控制器具有良好的控制性能。仿真结果证明：系统具有良好的跟随和抗扰性能，表明这种混合控制方法有一定的适用性。     

Robust path tracking using flatness for fractional linear MIMO systems: A thermal application

This paper deals with robust path tracking using flatness principles extended to fractional linear MIMO systems. As soon as the path has been obtained by means of the fractional flatness, a robust path tracking based on CRONE control is presented. Flatness in path planning is used to determine the controls to apply without integrating any differential equations when the trajectory is fixed (in space and in time). Several developments have been made for fractional linear SISO systems using a transfer function approach. For fractional systems, especially in MIMO, developments are still to be made. Throughout this paper, flatness principles are applied using polynomial matrices for fractional linear MIMO systems. To illustrate the robustness performances, a third-generation multi-scalar CRONE controller is compared to a PID one.     

一类轧机的板形最优化控制方法

分析了常规四辊CVC轧机板形控制的原理,结合生产实际给出了板形的最优化控制策略及其数学模型,该方法具有不需对板形缺陷进行识别,不用基于最小二乘法的曲线拟合的方法进行板形缺陷的识别的特点.对调节装置的调节量及多个调节装置的调节量采用联合求解方法,具有快速达到最佳优点,可推广到其它同类轧机的板形控制中去.     

Robust mean field games for coupled Markov jump linear systems

We consider robust stochastic large population games for coupled Markov jump linear systems (MJLSs). The N agents’ individual MJLSs are governed by different infinitesimal generators, and are affected not only by the control input but also by an individual disturbance (or adversarial) input. The mean field term, representing the average behaviour of N agents, is included in the individual worst-case cost function to capture coupling effects among agents. To circumvent the computational complexity and analyse the worst-case effect of the disturbance, we use robust mean field game theory to design low-complexity robust decentralised controllers and to characterise the associated worst-case disturbance. We show that with the individual robust decentralised controller and the corresponding worst-case disturbance, which constitute a saddle-point solution to a generic stochastic differential game for MJLSs, the actual mean field behaviour can be approximated by a deterministic function which is a fixed-point solution to the constructed mean field system. We further show that the closed-loop system is uniformly stable independent of N, and an approximate optimality can be obtained in the sense of ε-Nash equilibrium, where ε can be taken to be arbitrarily close to zero as N becomes sufficiently large. A numerical example is included to illustrate the results.     

On the explicit dead-time compensation for robust model predictive control

Computational simplicity is one of the most important aspects to take into account in robust model predictive control (MPC). In dead-time processes, it is common to use an augmented state-space representation in order to apply robust MPC strategies but, this procedure may affect computational aspects. In this paper, explicit dead-time compensation will be used to avoid augmented representation. This technique will be analyzed in terms of robust stability and constraint satisfaction for discrete-time linear systems. The results of this discussion will be applied to a robust tube-based MPC strategy which is able to guarantee robust stability and constraint satisfaction of a dead-time system by considering a prediction model without dead-time. Moreover, taking advantage of the proposed scheme, the robust MPC will be particularized for first-order plus dead-time models which simplifies significantly controller synthesis. The proposed dead-time compensation method will be applied to different robust MPC strategies in two case studies: (i) a simulated quadruple-tank system, and (ii) an experimental scaled laboratory heater process.