焦炉集气管压力解耦控制系统

针对目前炼焦过程中集气管压力控制不稳的实际问题，本文基于多变量控制系统量论，提出了一种焦炉集气管压力解耦控制系统的设计方法。     

焦炉集气管压力的DMC与GPC控制器设计

由于焦炉集气管压力控制的大时滞、强干扰、多耦合的特点,传统的PID控制很难达到理想的控制效果.建立集气管压力的控制模型,在解藕的基础上,分别运用DMC与GPC对其进行控制.仿真结果表明预测控制方案明显强于传统的PID控制,具有较快的系统响应,较强的自适应性和抗干扰性.     

焦炉集气管压力系统智能控制策略

针对具有工况复杂、多变量耦合等特点的焦炉集气管压力系统,提出了一种专家规则与模糊控制相结合的多级智能控制策略,在回路控制级采用可变调节因子模糊控制算法;解耦级引入了组内和组间解耦规则,在总管控制级采用总管吸力监督控制,实际应用表明,该智能控制系统保证了压力系统调节的协调性,稳定性和快速性,提高了对工况变动和干扰的适应性。     

焦炉集气管压力解耦控制系统

针对焦炉集气管压力控制系统多回路、强耦合、非线性的特点,运用反馈补偿解耦方法对其进行解耦,并利用Matlab/Simulink进行仿真。结果表明,该方法基本上消除了焦炉集气管压力控制系统之间的耦合,较好地解决了具有相互耦合的多座焦炉集气管压力稳定问题。     

焦炉集气管压力的模糊控制系统

采用集散控制系统,以工这机为上位机,可编程ＰＬＣ为下位机,实现对焦炉集气管压力的模糊控制。上位机在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,监控整个系统。下位机应用模糊控制方法,在Ｍｄｏｃ软件上,编制梯形图,直接控制 下位间用Ｖｉｕｓａｌ＋＋通讯程序完成数据交换。     

焦炉集气管压力的模糊控制系统

采用集散控制系统,以工控机为上位机,可编程PLC为下位机,实现对焦炉集气管压力的模糊控制。上位机在Windows环境下,监控整个系统。下位机应用模糊控制方法,在Medoc软件上,编制梯形图,直接控制系统,上下位间用Viusal＋＋通讯程序完成数据交换。     

SCAN3000在焦炉集气管压力控制系统中的应用

ＳＣＡＮ３０００在焦炉集气管压力及煤气鼓风机吸力调节中的控制和应用。     

煤气厂集气管压力平衡计算机调节系统

针对被控对象压力平衡难于控制的特点，采用ＰＩＤ运算后增加平衡控制算法模块以解决压力振荡问题，收到了满意的效果。     

补偿解耦算法在集气管压力控制中的应用

多座焦炉并联生产条件下,集气管压力控制对象存在的耦合关系,且尚无精确的数学模型。在分析了集气管耦合关系的前提下,提出了基于规则的补偿解耦算法。通过分管控制补偿和设定点动态高速,实现了焦炉组内、组间并联解耦;通过规则控制,实现焦炉与鼓风机串联解耦。该算法也可用于其它类似的耦合系统。     

基于LS-SVM的模糊控制器研究

探讨了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行模糊控制器分析与设计研究的方法,提出了基于LS-SVM模型的模糊控制算法.该控制器融合了模糊控制与支持向量机的优点,具有不依赖被控对象模型、泛化能力强等特点.仿真结果表明,LS-SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.基于LS-SVM的模糊控制器具有很好的控制性能.     

直流调速系统内模控制器的设计与仿真研究

基于内模控制原理,对双闭环直流调速系统进行设计并仿真。仿真结果表明:内模控制器与传统工程设计比较,其动态性能更好,内模控制器设计简单方便,具有一定的实用性。     

同步电动机矢量控制系统双内模控制的研究

首次将内模控制应用到多环控制的电励磁凸极同步电动机矢量控制系统中,提出了基于内模控制原理的同步电动机调速系统双内模调节器的设计。所设计的定子电流调节器及转速调节器为PI结构,励磁电流调节器及磁链调节器为PID结构,只有一个可调参数,结构简单,参数调整方便。仿真实验结果表明,采用内模控制后,系统输出动态性能优于工程设计方法设计的动态性能。     

纯滞后系统内模控制器的设计与仿真研究

介绍纯滞后系统内模控制器的设计方法。仿真结果表明，内模控制器能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响。     

基于SVC—ENN钢铁企业副产煤气消耗量的预测建模

摘要：针对钢铁企业副产煤气消耗量的机理模型难以对消耗量进行精确预测的问题,通过分析副产煤气消耗量特点,建立SVC—ENN模型对副产煤气的消耗量进行预测．根据企业实际数据应用模型,结果表明,对烧结工序、炼钢工序、连铸工序30个点和60个点进行测试分类准确率分别为90％,96．67％,98．33％;96．67％,95％,100％．根据分类结果建立模型进行预测,预测平均相对误差分别为0．8％,0．5％,0．9％;2．1％,0．8％,1．3％．所建模型分类准确,预测效果良好,适合副产煤气消耗量的预测．     

基于Pade逼近的纯滞后系统内模控制器的设计

将纯滞后环节进行Pade逼近后，根据内模原理，得到纯滞后系统内模控制器的参数整定值。仿真结果表明，内模控制器能克服被控对象增益和时间常数变化对控制性能的影响。     

智能内模控制器的研究

提出了一种基于前馈神经网络的智能ＩＭＣ,其设计过程分为两步进行：第一步,训练一个神经网描述对象响应;第二步,训练一个网络描述对象的逆,并将此网络作为ＩＭＣ控制器．经仿真实验表明,本智能控制系统鲁棒性强,优于常规ＩＭＣ系统,这类智能控制器适合于对象参数变化、模型不确定和非线性的控制．     

贝叶斯证据框架下LS-SVM的BPMSM磁链建模

针对常规解析法建立无轴承永磁同步电机(BPMSM)磁链模型的局限性,提出一种贝叶斯证据框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)的BPMSM磁链建模方法.对BPMSM磁链的非线性建模进行简单分析,在介绍LS-SVM回归理论和贝叶斯证据框架基本思想的基础上,通过贝叶斯证据框架推断准则1确定模型的权向量w,通过贝叶斯证据框架推断准则2确定模型的正则化参数γ,通过贝叶斯证据框架推断准则3确定模型的核参数σ,进而建立基于贝叶斯证据框架下LS-SVM的BPMSM磁链模型.在Matlab7.0环境下进行仿真研究.仿真结果表明,贝叶斯证据框架下LS-SVM的磁链模型具有拟合精度高、泛化能力强、结构灵活、计算速度快等特点.     

转向系统背压加载的广义预测控制

针对转向系统背压加载的时变、非线性、多变量耦合等过程特性,研究了一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的广义预测控制算法.采用LS-SVM辨识方法对系统进行建模,并用粒子群算法对LS-SVM的参数进行寻优,为控制器的设计奠定基础;对于时变的特点,采用基于在线LS-SVM的广义预测控制混合算法,实时修改模型参数.转向系统背压加载的控制实验结果表明,基于LS-SVM的广义预测控制混合算法是有效的,能准确地跟踪设定的加载压力,对扰动有较强的鲁棒性,具有实际工程应用价值.