基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统（AIS）聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于温度的热轧过程集成控制方法与仿真研究

针对目前轧钢生产流程中加热工序和轧制工序对钢坯出炉温度要求上存在的固有矛盾，采用面向生产过程和生产对象的综合集成控制技术，建立了以钢坯温度为控制对象的钢坯加热与轧制过程的集成控制模型，通过对模型仿真结果的分析表明了该模型的有效性，可应用于实际的轧钢生产过程。     

混沌-支持向量机在加工误差预测中的应用

提出将混沌-支持向量机模型方法应用于加工误差数据预测。利用互信息法和曹氏方法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对加工误差时间序列进行混沌识别。通过最小二乘支持向量机对历史样本的学习建立预测模型,并将其预测结果与RBF神经网络预测结果进行仿真对比。结果表明,在较少的加工误差数据条件下,该模型能够有效地描述和预测加工误差的变化,具有较高的预测精度。     

基于数据驱动的盾构机密封舱土压预测

盾构机是一种暗挖地下隧道工程的专用机械。为了保证盾构机安全、高效掘进,必须控制密封舱土压平衡。盾构机掘进过程中密封舱土压受多系统、多场耦合和地质条件突变等诸多因素影响,极易导致密封舱土压失衡而引起地表塌陷等安全事故。针对难以建立有效的机理模型进行密封舱土压预测并实施控制的问题,提出了基于多粒子群协同优化的并行支持向量机(PCPSO-PSVM)密封舱土压的数据驱动建模方法。采用分而治之的原则将数据样本分成4个子集、3个层次进行并行学习,再采用交叉反馈的方式更新初始样本重新训练直至结束,得到支持向量;利用协同粒子群并行计算优化支持向量机的参数,将粒子群并行分组寻优,在各自独立的进程内进行独立搜索,最后各群体汇集到主进程,计算得到模型的全局最优参数C和σ,得到密封舱土压预测模型。基于盾构施工现场的实测数据进行了仿真实验,对密封舱内4个土压力监测点进行建模预测,结果表明该方法具有较高的计算效率和预测精度,能够满足实时在线计算预测的要求。因此,完全可以通过这些压力监测点做出整个开挖面的土压力预测,以对密封舱土压失衡做出提前预警和决策。该方法实现了基于数据的快速密封舱土压建模预测,能够为开挖面的稳定控制提供及时、准确的判断依据,指导工程实践。     

基于生产目标的热轧过程集成优化控制策略

 在热轧过程中,加热炉和粗轧机基本上是各自独立控制的,粗轧机作为加热炉的后续设备不能及时地把轧制信息反馈给加热炉,因而导致加热炉不能按照粗轧机的生产要求去完成钢坯的加热过程。在此过程中存在着生产能耗过大、钢坯加热质量不高、生产过程难以优化等问题。针对这些问题,提出了基于生产目标的热轧过程集成优化控制策略,将加热炉和粗轧机组成一个有机的闭环系统,使加热炉的生产能够满足粗轧机轧制生产的需要,通过对热轧过程的建模和优化,达到节能降耗、保障轧制生产安全、优化生产过程的目的。     

钢铁工业加热炉先进控制技术及其发展

对国内外加热炉温度控制技术的理论研究情况进行了较详细的分析，对目前加热炉控制方法中存在的问题了较为深入的探讨，指出了加热炉集成控制技术中存在的不足，同时，本文总结了温度控制技术在工程实际中的应用情况，最后对我国加热炉温度控制技术发展趋势进行了讨论。     

IMNMSSPC算法在盾构机土压平衡控制中的应用

针对盾构掘进过程中密封舱内土压平衡控制的精确度低、效果差的问题,提出了一种改进的多变量非最小相位状态空间模型预测控制（IMNMSSPC）应用于密封舱多点土压平衡控制。该方法利用阶跃响应数据建立传递函数模型,将模型转换成状态空间的形式,在目标函数中引入了可调因子,反馈校正中对预测误差补偿进行校正,有效减小了模型失配时产生的误差;建立了以密封舱多监测点土压力为输出,以盾构机推进速度、螺旋输送机转速为输入的盾构土压平衡过程模型,通过多步预测直接递推出过程预测输出,并对控制量进行优化求解,从而实现土压平衡的自动控制。应用结果表明该算法具有较高的控制精度、良好的跟踪性能和强鲁棒性。     

轧前及粗轧过程中钢坯温降的计算机模拟

建立轧钢生产过程各工序的高精度数学模型是集成控制技术在轧钢自动化生产中能够取得良好控制效果的基础，为此详细分析了中厚规格钢坯轧前及粗轧阶段的温度变化机理，并针对轧前及粗轧过程分别建立了二维非稳态传热的温降差分数学模型。对实际生产过程的计算机模拟结果表明，解析计算的精度较高，能够满足实际需要，可用于指导实际生产过程。     

基于热轧钢坯温度优化的综合优化控制方法的研究

提出了热轧生产过程的综合集成控制策略．实现了将轧制生产的过程参数信息反馈到加热生产工序，对加热炉炉温设定进行基于轧制参数信息的动态调节．仿真结果表明，采用该策略能够有效地降低热轧生产能耗，保证轧制生产的顺利进行．