基于遗传算法的真空感应炉PID温度控制系统

针对真空感应炉的温度控制，提出了一种基于遗传算法的PID控制方法。该控制器以系统误差、控制器输出、上升时间和超调量构成的函数为性能指标，利用遗传算法全局搜索能力获取一组最优的PID参数Kp、KI、KD，并且能根据实时获取的误差在线调整PID参数。应用结果说明，该温度控制器具有良好的动、静态特性、自适应性和鲁棒性。     

真空感应炉熔化期工艺优化控制

采用神经网络进行真空感应炉熔化期工艺过程的建模,利用实际工业生产数据进行仿真,并对某一钢种的熔炼工艺操作,采用遗传算法对熔化期电能的输入与合理分配进行了寻优,仿真结果表明该方法的有效性和优越性。     

真空自耗炉自动控制系统

以真空自耗炉为背景，针对其独特的工艺特征，利用可编程控制器（PLC）实现了对原控制系统的改造，提高了产品质量和控制系统的可靠性。     

棒材连轧机立式活套的调试与控制

分析了立式活套的力学原理并给出了调试原则,介绍了挑套辊的气动回路和活套高度的测量方法,说明了活套控制过程的各个阶段。     

台车式退火炉自动控制系统

以精轧台车式退火炉过程的自动控制系统设计为背景,在采用国外先进集散控制系统的结构的基础上,针对退火质量和温度控制问题,一方面通过采用脉冲燃烧方案提高燃烧效率和温场的均匀性;另一方面,针对不同的退火阶段,分别从热平衡方程进行分析,进而设计了以热平衡方程为核心的前馈模型,结合PID算法有效提高了温度控制的精度。实际应用结果证明:该控制系统炉温控制精度高,钢坯横纵向温差较小,大大提高了退火质量。     

真空感应炉终点碳含量预报

针对冶炼过程中碳含量不能直接测定的不足。采用RBF神经网络对真空感应炉的终点碳含量进行预报,在第一次预报时,初步计算出冶炼到达终点的时间和终点的碳含量;经过二次预报进行误差校正,使结果更加精确,结合现场120组数据进行学习和预报,预报命中率较高．实验结果表明,采用该方法预报碳含量可以取得良好的效果。     

电子信息类专业构建学科交叉课程体系的研究与实践

根据社会对电子信息类专业人才的需求分析,针对电子信息类专业的特点及目前高校培养计划制订的现状,提出了构建学科交叉课程体系的思路,并以自动化专业为例重点阐述了具体的实施措施,以期满足社会经济建设和技术发展对电子信息类专业高素质创新型人才的需求。