钢包精炼炉电极调节器的控制原理及应用

主要介绍了唐钢一钢轧厂3#LF钢包精炼炉电极调节器控制原理,以电弧阻抗为控制变量,使其调节特性、节约电能、缩短冶炼时间等指标有更好的提高.     

LF钢包精炼炉恒阻抗电极调节的原理及应用

介绍恒阻抗电极调节控制方法的原理,及其在某特钢厂LF钢包精炼炉控制系统中的实际应用,并结合现场基础自动化设备的功能和特点,阐述其系统构成及主要功能部分的结构设计、控制原理以及应用实现.     

西门子WinAC在LF炉电极控制系统中的应用

以钢包精炼炉（LF炉）电极系统为对象,采用西门子基于PC的控制器WinAC实现智能控制,运用现场总线技术和开放的开发工具WinAC ODK,确保了电极系统的实时性和可靠性。     

基于阻抗方法的船舶电力推进系统仿真研究

研究船舶电力推进系统稳定性控制优化问题。船舶电力推进系统是船舶综合电力系统的重要组成部分,由于控制系统的作用,推进电机对直流母线侧呈现负阻抗的恒功率特性,系统可能存在不稳定现象。为解决上述问题,采用阻抗方法分析系统稳定性,推导发电整流模块的输出阻抗和推进电机的输出阻抗,确定推进电机在不同工作点时的稳定情况,并通过直流母线电压前馈控制器的设计提高系统的稳定性。在Simulink中搭建时域仿真模型,仿真结果表明所设计的前馈控制器能够有效改善推进电机的输入阻抗特性,提高系统稳定性,为控制系统优化设计提供一定的基础。     

电弧炉电极调节系统的鲁棒模型参考自适应控制

研究了电弧炉电极调节系统的鲁棒模型参考自适应控制问题.把三相耦合造成的对系统的影响转化为系统的不确定扰动问题.理论分析和仿真结果表明这种控制方法对于电孤炉电极调节系统这类非线性不确定系统是适用的.     

基于预见与PI补偿的不确定非线性系统鲁棒滑模控制

针对一类匹配不确定非线性连续时间系统,本文提出一种具有预见与PI补偿的鲁棒滑模控制设计方法.首先,为提高系统的跟踪性能和鲁棒性,在常规的滑模控制基础上,引入前馈预见与PI控制器.然后,通过增加扩展系统状态变量方法,构造一个包含可预见的目标信号的不确定增广系统,并将控制器的设计问题转化为增广系统的稳定性问题.在此基础上,针对标称增广系统,应用最优控制原理,设计最优预见PI控制器;针对不确定增广系统,应用变结构控制方法,设计最优预见PI滑模控制器,实现不确定系统的鲁棒调节.所得结果推广和包含了已有文献中的一些结果.最后,数值仿真验证所提方法的有效性.     

结合前馈调参与迭代学习的数据驱动控制方法

在前馈控制中, 需要尽可能的去除前馈控制器对系统模型的需求, 同时保证高精度和鲁棒性. 本文提出了 一种数据驱动的将迭代前馈调参与迭代学习控制进行结合的方法, 通过引入基函数参数化的前馈控制器和输入整 形滤波器, 使用梯度下降法求解最优系统前馈控制器, 消除期望轨迹引入的扰动; 通过迭代学习控制, 消除系统重复 性扰动, 进一步提高控制精度. 算法具有不依赖系统模型, 高精度, 适用于变轨迹任务的优点. 文中给出了相应的仿 真, 并应用到一个直线电机系统, 通过实验验证了算法的有效性.     

自适应前馈控制器及其应用

一、引言 当系统纯滞后和干扰都比较大时,通常采用前馈补偿控制,补偿适当时,能够得到比较好的控制效果。常用的前馈补偿器有静态前馈和动态前馈。静态前馈实际上是个比例控制器,其输出控制量与对象动态参数（即时间常数和纯滞后时间）无关。动态前馈控制器是和干扰通道及控制通道动态参数有关的控制器,如能准确测得干扰通道及控制通道的传递函数则能获得比较好的控制效     

钢包炉配料PSO-BP-PID 控制研究

针对钢包精炼炉( Ladle Ｒefining Furnace) 又称LF 炉,配料加料过程的惯性、时滞、非线性等控制特性,设计了一种基于微粒群优化算法( Particle Swarm Optimization,PSO) 、误差反向传播( Back Propagation,BP) 神经网络以及比例－ 积分－ 微分( PID) 的复合控制算法PSO-BP-PID,并将该复合算法应用于150 t 钢包精炼炉配料称重控制系统中,实现配料称重过程的智能控制。PSO-BP-PID 算法利用微粒群优化算法的全局寻优特性,优化BP 神经网络的初始权值以提高神经网络的收敛性; 采用经微粒群算法优化后的BP 神经网络在线实时调整PID参数。通过基于PSO 和BP 网络的PID 控制器实时控制钢包精炼沪的配料过程。仿真实验和运行实验结果表明,PSO-BP-PID 算法的控制效果优于单一PID 算法的控制效果。采用PSO-BPPID算法的钢包炉配料系统后,明显提高了配料精度,有效地解决了配料称重过程中速度与精度的矛盾。     

大时滞不确定系统的滞后时间削弱与自抗扰控制

针对具有变时滞、变参数和扰动的大时滞不确定系统的控制问题,本文提出了滞后时间削弱与自抗扰控制方法,综合应用了前馈控制、反馈控制和自抗扰补偿控制.为了提高系统的稳定性,在前馈控制器的设计中采用了系统的边界模型确定控制器参数取值范围;采用系统边界模型输出与系统实际输出的动态加权和作为反馈控制器的输入.为了提高系统控制的性能,自抗扰补偿控制回路的设计基于标称模型的补偿控制器.理论证明和仿真结果表明,所提出的方法是有效的,其在具有模型参数变化、滞后时间变化和外部扰动情况下,能保证系统的稳定性和良好的控制性能.