电弧炉电极调节系统的满意度PID控制

电弧炉电极调节系统是具有强非线性及随机扰动的系统。在满意度PID控制方法基础上,对电弧炉电极调节系统进行了基于反馈线性化的满意度PID控制设计研究,并进行了单指标约束和多指标约束情况下满意度PID控制的仿真,验证了此控制方法的适用性,这对电弧炉电极调节系统及同类非线性系统的研究有重要意义。     

基于神经网络的机械手鲁棒输出跟踪控制

针对一类参数未知的机械手输出跟踪鲁棒控制问题，应用输入／输出反馈线性化方法和Lyapunov稳定理论，提出了一种基于神经网络建模的机械手输出跟踪自适应鲁棒控制器，采用三层前向神经网络来逼近未知非线性函数，网络的权值依据Lyapunov稳定性进行实时修正，保证了相应闭环系统的稳定性，所提出的控制器保证了跟踪误差及相应闭环系统的状态－致最终有界，且不需预知不确定性的上界，以两自由度移动关节刚性机械手的跟踪控制问题的为例进行了仿真，结果表明所提出方法是行之有效的。     

单片机直流电弧炉电极调节控制系统

提供了双ＣＰＵ单片机结构在直流电弧炉电极调节器中的应用,介绍了系统的硬件、软件及控制算法．     

多模态鲁棒自适应控制

针对一类结构不确定系统，在最小的系统先验假设下构造了一种多模态鲁棒自适应控制器。该控制器通过引入系统状态特征量和对系统运行特征进行划分。建立了控制器模态的调整规则，并提出了系统结构参数修正的概念，从而补偿受控系统结构摄动引起的扰动效应。仿真结果表明了上述算法的有效性。     

一类非线性系统的神经网络鲁棒自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统，提出了一类神经网络鲁棒自适应控制。设计过程中，采用RBF神经网络实现对系统中的未知非线性函数逼近，并考虑到存在逼近误差和外部干扰，采用滑模控制实现了系统的鲁棒控制。最后通过MATLAB仿真，证明了该方法的有效性。     

电弧炉的间接自适应模糊鲁棒控制

针对三相电弧炉电极调节系统的电极控制问题,设计了自适应模糊鲁棒控制器,给出了模糊鲁棒控制系统的详细设计过程.该方法考虑了跟踪误差和逼近误差对参数自适应律的影响,并对模糊逼近误差和外扰采用H∞补偿控制.仿真结果表明:该控制算法具有较好的动态响应和稳态控制精度,对外界干扰及结构参数不确定性具有很强的鲁棒性.     

非线性随机混杂系统的鲁棒耗散控制

针对一类带有多维噪声的带范数有界不确定项的非线性随机混杂系统,通过构造随机跳变系统的随机耗散性理论,给出了该类系统的耗散性定义、耗散不等式,以及系统保证耗散性的充分条件．在此基础上,针对带范数有界不确定项的非线性随机混杂系统,进行鲁棒状态反馈耗散控制,即通过求解线性矩阵不等式,设定状态反馈鲁棒控制器,使得在此控制作用下闭环系统满足耗散性．     

一类复杂非线性系统的鲁棒模型跟踪控制

针对一类具有耦合特性复杂互联非线性系统的鲁棒模型跟踪控制问题,对互联非线性系统控制问题进行了论述,讨论了基于反馈线性化方法的系统模型跟踪控制方法,提出了基于H∞控制理论的鲁棒控制方案以克服扰动影响,并针对子系统之间的耦合影响设计了协调控制器,实现整个互联系统的镇定。通过三相电弧炉电极调节系统的鲁棒模型跟踪方案的设计及仿真,表明该方法可以克服耦合及扰动影响,实现各相系统的鲁棒模型跟踪控制。     

CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化

在已知标称系统的基础上,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出（MIMO）不稳定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化,使系统获得要求的跟踪性能。在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为UUB（一致最终有界）。仿真算例进一步验证了算法的正确与有效。     

非线性网络化控制系统的鲁棒跟踪控制

研究了一类离散时间非线性网络化控制系统的鲁棒跟踪控制问题.在数据传输中,同时考虑了网络诱导时延和数据丢包等网络特征,并将连续时间控制系统的时滞输入方法用于离散时间网络化跟踪控制系统的建模中.利用并行分布补偿技术并且考虑到模糊鲁棒跟踪控制器的激活机制,建立了这类系统跟踪控制的符合系统运行机制的模糊模型.基于Lyapunov稳定性理论,首先针对这类跟踪控制系统的名义模型建立一个镇定条件,使得其满足一个给定的H∞跟踪性能,然后以线性矩阵不等式的形式给出鲁棒跟踪控制器的存在条件.仿真示例说明了所提跟踪控制方法的有效性.     

Modeling of electrode system for three-phase electric arc furnace

To simulate the process of electrode operation, a dynamic model describing the electrode system of three-phase electric arc furnace was developed. This new model can be divided into three submodels in terms of the practical situation. They are the power supply system model the electric arc model and the hydraulic actuator system model. According to the basic circuit theory, the power supply system model where the high voltage transmission circuit and mutual inductances were considered, was set up. The electric arc model, which was novel for the electrode control, served as the electrical load and was connected to the power supply system model. The hydraulic actuator system model consists of the proportional valve part that is modeled to capture the dead-zone nonlinear characteristics and the hydraulic cylinder part where the impact of the load force is taken into account. By comparing simulation data and actual data, the results show that the electrode system model is proved to be accurate.     

电弧炉电极调节系统的模糊控制

分析了电弧炉电极调节系统的非线性与三相耦合特征。采用了电路网络来模拟电弧炉主电路的非线性。在此基础上，针对控制对象的复杂性，采用模糊控制方法来对其进行控制，并用遗传算法对模糊规则进行了优化。采用Matlab6．5对电弧炉电极调节系统进行了模糊控制与传统PID控制的仿真。仿真结果表明：与PID控制比较，采用遗传算法优化后的模糊控制的控制效果是令人满意的。为电弧炉的控制提供了数字仿真支持。     

Neural adaptive PSD decoupling controller and its application in three-phase electrode adjusting system of submerged arc furnace

Taking three-phase electrode adjusting system of submerged arc furnace as study object which has nonlinear, time-variant, multivariable and strong coupling features, a neural adaptive PSD(proportion, sum and differential) dispersive decoupling controller was developed by combining neural adaptive PSD algorithm with dispersive decoupling network. In this work, the production technology process and control difficulties of submerged arc furnace were simply introduced, the necessity of establishing a neural adaptive PSD dispersive decoupling controller was discussed, the design method and the implementation steps of the controller are expounded in detail, and the block diagram of the controlled system is presented. By comparison with experimental results of the conventional PID controller and the adaptive PSD controller, the decoupling ability, adaptive ability, self-learning ability and robustness of the neural adaptive PSD dispersive decoupling controller have been testified effectively. The controller is applicable to the three-phase electrode adjusting system of submerged arc furnace, and it will play an important role for achieving the power balance of three-phrase electrodes, saving energy and reducing consumption in the process of smelting.     

微机变频电弧炉电极调节器

介绍了微机控制变频电弧炉电极调节器的系统结构，工作原理及模糊控制算法。     

大型电弧炉计算机控制系统

介绍了大型电弧炉计算机控制系统的结构，主要功能及工作原理，并就系统软件ＡＭＸ及控制算法进行了讨论。     

Arc deflection model and arc direction control for DC arc furnace

Based on the analysis of three-dimensional power conductor for DC arc furnace, the electric arc deflection model was set up and the control system of the arc direction was configured. According to the bus bar distribution at the bottom electrodes cooled by water, the arc direction control principle and its configuration were described, The simulation results show that the control system can restrain the electric arc deflection and control the arc direction.