热轧带钢层流冷却系统温度的建模与仿真

针对于传统的热轧带钢生产线层流冷却卷取温度控制精度不高的缺点,以热轧带钢层流冷却控制系统为研究对象,对其温度进行建模与仿真.基于现有模型通过修正黑度系数来考虑带钢厚度方向上的热传导,采用有限差分法来建立带钢厚度方向温降一维模型.通过实际生产数据对模型中的部分参数进行修正,使模型更加符合实际生产要求.在得到层流冷却生产过程中热轧带钢温度变化和温度场分布的基础上,又模拟仿真得出带钢总体卷取温度曲线.将所搭建的模型应用于模拟实际生产过程,通过实际数据计算出的结果与实际测量值相比较,其偏差值在±10℃范围之内.因此所建模型能够满足实际生产精度控制要求.     

柴油加氢工艺动态仿真中相平衡模型的研究

在柴油加氢工艺动态仿真的研究中,相平衡模型是柴油加氢工艺动态仿真中重要的数学模型.由于柴油加氢动态仿真中相平衡模型求解对于计算速度和精度的要求较高,传统方法无法解决计算稳定性和计算速度这一难点问题.所以提出了一种采用简化模型逼近严格模型的新的求解方法,应用到柴油加氢动态仿真的相平衡模型计算中,计算结果与实际数据吻合较好,证明提出的方法在计算速度、收敛范围和计算精度等方面均优于传统的求解方法,表明了新方法在柴油加氢动态仿真中的有效性和实用性.     

基于有限试验数据与流场仿真的套筒阀流量特性获取方法

为提高大口径套筒阀流量特性的获取效率以及准确性,提出一种基于有限试验数据与流场仿真分析相结合的套筒阀的流量特性获取方法。通过对套筒阀进行三维建模并以此建立流场仿真模型,以有限试验数据为参考对该模型进行优化使得仿真结果满足精度要求,进而通过流场仿真计算获取套筒阀的完整流量特性插值表。与目前常用的试验数据处理方法相比,该方法有效减少了对试验数据的需求量并保证了仿真精度。通过验证对比,以该方法获取的流量特性来计算的仿真流量与实际测量流量相比,最大误差不超过8%。     

基于数据挖掘的仿真模型参数修正

针对工业仿真数学模型参数估计实践中的难点,提出了通过数据挖掘来修正模型参数的新方法。从实际生产的大量数据中挖掘样本,通过数学方法计算模型参数,针对包含噪声的工业生产数据主要采用改进了最小二乘方法来修正参数;根据工业生产数据不完全及常见分布特点,采用分段组合修正参数的方法;通过实际生产的动态过程的历史数据挖掘来估计动态特性的相关参数,模型参数修正与数据挖掘过程交互引导,来缩小海量工业数据中的挖掘范围及提高参数修正所需样本数据的充分性,并建立两者之间互相协调的网络模型。实际案例验证了方法在工程项目中的有效性和实用性,表明这种方法能大幅提高仿真精度     

一种基于ARMA的仿真控制系统设计

构建了一种化工产品的集成控制系统,该系统由一台工业控制机、一台数字仿真机和多台下位机组成。系统利用生产现场数据进行仿真计算,将仿真计算结果与实际生产结果进行对比,找出影响生产的主要因素,基于主要因素建立广义ARMA预测——控制模型,利用该模型对产品质量进行预测,为确定和修改产品控制参数和控制策略提供依据。实际生产情况表明,该仿真控制系统对于稳定产品的煅烧温度,改善产品质量产生了明显的效果。     

基于RBF神经网络的螺旋分级机数学模型

随着科学技术的进步和矿业生产的发展,基于多元回归理论的数学模型已难以满足精度要求.本文在已有螺旋分级机数学模型的基础上,针对铝土矿磨矿分级过程多变量、非线性的特点,结合RBF神经网络技术,应用竞争学习方法(RPCL)和递归最小二乘算法,建立起螺旋分级机的数学模型.用某铝土矿选矿厂二段磨矿闭路的实际生产数据进行了仿真实验,仿真结果表明,模型预测结果与实际生产结果基本吻合,模型精度满足工艺要求.     

合成氨装置转化工段仿真模型的开发

基于某氮肥企业大型合成氨装w转化T段的工艺流程、设计数据和生产数据,通过构建了相应的动态模型,完成了该工段仿真模型的开发.以段转化炉装置为例,首先针对具体设备的操作特性以及反应机理确定传质、传热、反应模式,通过质量,热量恒算以及反应动力学建立其动态仿真模型,最后经仿真模型的测试,结果表明转化工段仿真的各项参数稳态指标和生产装置设计数据的相对误差控制在5%以内,具有较高仿真精度,对实际生产装置运行和改造具有重要的指导和研究意义.     

核电厂模拟机电气系统建模与仿真

核电厂全范围模拟机电气系统数量众多导致仿真计算量巨大,设计参数的缺失影响仿真精度,系统数据接口之间的数值传输需要实时准确.为提高仿真计算效率、精度和保证实时数据传递,阐述了系统仿真策略和参数分类存取方法;基于电动机、静态负荷及低压开关模型和仿真,重点讨论了模块参数的反算功能和接口数据实时传递原理.以某1000 MW核电厂电动机及电气系统主接线为例,对仿真模型和方法进行了分析和验证.仿真结果证明:采用电气系统仿真策略和仿真方法,有效减少了全范围模拟的电气系统数量,对设备参数进行分类存取,提高了仿真计算效率;关键模型参数的自动反算和系统设备接口数据的及时准确传输,保证了计算的简洁性和数据传输的实时性;同时模型的仿真精度满足设计要求.仿真模型方法及开发工具在核电厂模拟机电气系统建模与仿真中具有广泛的适用性.     

人—机工程系统CAD精度及计算机仿真置信度研究

提出了一个典型的人－机工程系统CAD精度及计算机仿真置信度实验研究模型,通过对同一数据的物理模型和计算机模型的测量数据和计算数据进行计算和分析,定量给出CAD精度和计算机仿真置信度,研究结果表明,对于由人控制、操作的机械系统,用CAD和计算机仿真代替实物模型的物理模型,既可以在制造之前进行工效预测,也可以对现有系统进行性能评估。     

催化裂化生产仿真建模研究

总结了催化裂化反再系统数学建模的特殊技巧.根据洛阳石化实际原料油的来源相对固定的情况,采取了"机理模型加经验统计模型互相弥补、稳态模型加瞬态动态特性补偿"的方法.阐述了6种在实践中比较实用的模型参数确定的独特经验:如何取得有效数据、用机理模型计算结果与数学统计模型的计算结果比较来确定参数、模型参数的长期实验校正等.所建立的模型的稳态精度和动态精度较高并且计算速度满足快速仿真的要求,在实践中取得了较好的经济效益.     

神经网络在酸轧自适应系统中的应用研究

冷连轧中的参数预计算是一个非常复杂的模型系统,根据轧制的带钢数据,为轧制过程提供各种参数设定值。通过研究现场原有系统的计算模型和算法,分离出了用于各种模型参数的系数计算的神经网络结构和功能,从理论上研究了改进神经网络训练样本数据库和结构的方案。离线计算实验结果表明,酸轧参数自适应计算中的神经网络设计和应用,有效地改进了传统轧制模型的计算精度,对于提高带材的板形质量和性能具有重要作用。     

动态系统最优化理论与自适应算法在轧钢中的应用

本文就自行研制的轧机计算机厚度控制系统,应用动态规划、随机最优控制理论与自适应 算法,在轧制规程和厚度分配的最优化计算、轧制规程在线修正与自动厚度控制的改进算法几 方面进行了研究,使轧机的厚度控制精度有了显著的提高.应用结果表明,普碳钢卷板的纵向 同板差精度≤80μm,命中目标厚度精度为士0.1mm.     

模糊PID在冷轧机厚度控制系统上的应用

为解决现有轧机液压AGC系统响应慢、精度不高和工作效率低的问题,将现有液压PID控制系统改进成模糊PID自整定控制系统。首先在分析轧制过程中的变形确定轧制阻力,以及控制环节的传递关系的基础上,建立了工作装置和液压控制系统联合仿真模型,并且在轧机厚度控制系统的数学模型基础上进行了参数优化,利用AMESim和Mat]lab/Simulink联合仿真得出了轧件入出口板厚曲线,并对液压缸PID控制系统和模糊PID自整定控制系统进行对比分析。经研究表明:普通PID控制系统无法对出口板厚进行有效实时调整,而模糊PID自整定控制系统除对板厚能实时调整外,其控制精度大大提高,最大板厚误差仅为0.1 mm,改进后的系统响应快,响应时间为0.4 s。     

热轧带钢卷取温度的模糊神经网络预测函数控制

本文采用T S模糊神经网络建立了热连轧带钢卷取温度控制模型，并在该模型的基础上提出了一种在线计算量较小、计算速度较快的预测函数控制算法．应用该算法对热连轧带钢卷取温度的精冷区控制进行了仿真研究；结果表明，该控制器能够把带钢卷取温度控制在预定的范围内，控制精度能够满足生产要求．     

嵌入式DSP冷轧带钢板形信号处理系统研制

针对冷轧带钢在线板形检测问题,基于整辊镶块式板形仪,研制了嵌入式DSP板形信号处理软硬件系统.利用高速DSP技术、信号隔离屏蔽技术和动态信号补偿算法等,提高板形检测信号的稳定性和可靠性,实现了冷轧带钢原始板形信号的实时高速处理,使其准确反映真实的冷轧带钢在线板形状况,为冷轧带钢在线板形闭环控制提供科学依据.该系统应用于...     

铝材冷轧机自动厚度优化控制系统

针对铝材冷轧机板厚控制系统是一个具有非线性、延时、多变量耦合的复杂的实时系统,给出了一种适用于不同类型轧机的自动厚度优化控制系统。该系统采用各种厚度控制系统(AGC)控制、优化控制和自适应控制方法,对轧机系统进行优化精确控制,既保证了产品的质量,又可提高轧机的生产效率。试验证明,该优化控制系统实时性强,控制响应时间小于100ms,铝带出口厚度偏差可控制在2%以内,保证了产品质量;同时提高轧机的平均运行速度10%以上,提高了轧机的生产效率。     

2050热连轧压力监控模型的研究

宝钢2050热连轧张力观测器模型中．采用了液压监控辊信号进行反馈控制，但是液压监控辊调节器设置不够合理，使系统包含了张力差的误差累积，造成了轧制过程中的拉钢或起套问题。根据生产的工况条件，把张力监控辊调节器设置为一阶跟随系统，大大改善了系统的稳定性，有效地减少了起套和拉钢问题的发生。     

Decoupling control based on terminal sliding mode and wavelet network for the speed and tension system of reversible cold strip rolling mill

To weaken the nonlinear coupling influences among the variables in the speed and tension system of reversible cold strip rolling mill, a novel dynamic decoupling control strategy is proposed based on nonsingular fast terminal sliding mode (NFTSM) and wavelet neural network (WNN). First, nonlinear disturbance observers are developed to counteract the mismatched uncertainties, and then input/output dynamic decoupling and linearisation for the speed and tension nonlinear coupling system are realised by utilising the inverse system theory. Second, nonsingular fast terminal sliding mode controller (NFTSMC) for each pseudo linear subsystem is presented based on backstepping and two-power reaching law, so as to improve the global convergence speed and robust stability of the system. Third, adaptive WNNs are used to approximate the uncertain items of the system, so as to improve the control precision of the speed and tension of reversible cold strip rolling mill. Theoretical analyses show that the NFTSMs satisfy reachability condition, the system error variables can converge to equilibrium point in finite time, and the resulting closed-loop system is globally asymptotically stable. Finally, simulation research is carried out on the speed and tension system of a 1422 mm reversible cold strip rolling mill by using the actual data, and results show the superiority of the proposed control strategy in comparison with the strategies of cascade PI, linear sliding mode control and internal model control.     

基于Hamilton理论的冷带轧机速度张力系统非奇异 快速终端滑模控制

针对交流异步电机驱动的冷带轧机速度张力系统的跟踪控制问题,给出一种基于Hamilton理论的非奇异快速终端滑模控制器设计方法.首先,设计了一种新型扰动观测器对系统中由参数摄动和负载扰动引起的不确定项进行观测;其次,通过预反馈控制建立了冷带轧机系统速度张力磁链外环的耗散Hamilton模型,进而基于互联–阻尼配置及能量整形方法完成耗散Hamilton控制器的设计;再次,基于串级控制思想完成了冷带轧机系统电流内环非奇异快速终端滑模控制器的设计.通过理论分析证明了所提控制方法能够保证闭环系统全局稳定.最后,基于某交流异步电机驱动的冷带轧机系统的现场实际数据进行仿真对比研究,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.