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.     

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.     

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。     

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。     

基于分散鲁棒控制策略的冷连轧板形板厚多变量系统研究

在冷连轧生产中,通过弯辊来控制板形质量时,在一定程度上会对出口板厚造成影响;而通过调节辊缝来达到控制板厚质量时又会影响板形,这是一个耦合的双入双出过程.针对板形板厚多变量耦合系统,提出一种分散鲁棒控制策略,充分发挥鲁棒控制器的抗干扰性能,将耦合通道人为看作扰动后,针对独立通道分别设计鲁棒控制器,从而在保证各控制通道鲁棒性的同时实现了解耦.仿真实验结果表明了该设计的有效性.     

基于小波神经网络的板形板厚系统解耦预测控制

带材轧制是一个复杂的非线性过程, 板形控制和板厚控制又是强耦合、非线性、含时延环节的复杂系统. 提出了一种基于小波神经网络的解耦预测控制方案; 利用小波神经网络来辨识原系统的α阶时延逆系统, 将该逆系统与原系统串联后形成一个伪线性复合系统, 从而把多变量系统控制转化为多个单变量系统的控制实现了系统解耦, 并对解耦后的系统采用闭环预测控制. 仿真表明该控制方法具有结构简单、易于实现, 且有较强的抗扰性和鲁棒性.     

用于不对称补偿的STATCOM的解耦控制策略

大容量冲击性负荷对电网造成电能质量危害,使电网电压和电流产生谐波和不对称,危及用户安全,电网中的负序电压还会使常规STATVOM产生过流.论文提出了一种适用于对称或非对称补偿时STATCOM的解耦控制策略,给出了一种对变流链中各直流电容电压实施平衡控制的方法,并通过STATCOM的批量工程应用验证了所提出的控制策略的有效性和实用性.     

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。     

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。     

平直度仪在热连轧厂的应用

介绍平直度仪的系统组成、测量原理、使用维护经验,及其在新钢集团热轧板厂一级自动平直度控制和二级板形设定模型自适应中的应用情况。     

冷连轧动态变规格张力计算模型及设定研究

张力是冷连轧过程中的一个重要轧制参数.在动态变规格时,带钢出口厚度需要从一个规格变化到另一个规格,各点的张应力不再相同,稳态时建立的连轧张力公式不再适用.针对某冷轧厂控制系统动态变规格时张力计算影响生产的情况,在稳态冷连轧张力公式的基础上,推导了动态变规格过程楔形区的张力计算公式和任意形状过渡区的张力计算公式.通过仿真实验分析了动态变规格过程张力设定值的变化规律,得到了对非稳态条件下张力控制有意义的结论,对于提高成材率有重要价值.     

多变量系统解耦现状的分析

介绍了传统解耦、自适应解耦、智能解耦和非线性及鲁棒解耦等方法,分析了各种解耦方法存在的问题并叙述了应用情况,指出解耦控制是控制领域研究的热点问题,最后对多变量解耦控制的研究进行了展望,并指出寻求简单易行的解耦方法或融合解耦诸算法是解决工程实际的有效途径.     

路轨平整度检测系统设计与实现

路轨的平整度直接影响列车运行的振动和平稳,直接影响列车提速的最高运行速度和钢轨的使用寿命.根据现行焊轨生产基地的实际工程需要,设计并实施了一套基于自适应技术的路轨平整度智能检测系统.系统采用激光长位移逐点扫描技术,提取路轨表面轨迹平整度信号,经数据辨识、融合和模型参考算法,进行计算机信息处理,检测路轨表面平整度数据是否落入误差带来判别合格与否,并以图形方式显示.通过实验室重复性测试及两年来在生产现场的实际运行,系统符合设计要求,检测可靠,性能稳定.     

极点配置自校正控制及其在冷带轧机厚控系统中的应用

针对冷带轧机厚控系统被控对象参数在轧制过程中,尤其在不同首次轧制时的时变特性,本文在常规极点配置自校正控制器设计的基础上,利用内模原理,在原自校正控制器中加入积分因子,设计了厚控系统自校正控制器,从而有效地消除了系统的静差。实验结果表明,所设计的自校正控制器确保了系统的控制精度,明显地提高了产品质量。