针对电加热炉多变量系统存在大惯性、慢时变、非线性及交叉耦合严重等特点,提出采用基于非参数模型的动态矩阵控制方法,并用预测补偿的思想进行解耦设计,使解耦设计大为简化.实时控制表明这种算法对多变量系统是有效的

冷连轧过程中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合和不确定特点,为了提高系统的控制精度和控制性能,提出了基于不变性原理解耦的H∞混合灵敏度鲁棒控制策略.首先,建立了厚度和张力系统的动态耦合模型,并应用不变性解耦原理实现了对厚度和张力系统的解耦.其次,针对系统存在的建模误差、参数摄动和外部扰动等不确定性,采用H∞混合灵敏度方法设计了鲁棒控制器来保证系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能.仿真结果表明解耦后的厚度和张力系统可以获得更好的控制效果,验证了本算法的有效性

综合了Raibert和Craig提出的机器人位置/力的Hybrid Control及Yoshikawa提出的机器人动态混合控制算法的基本思想,针对作业环境及其力学扰动难以辨识及机构振动等问题,提出了基于机器人装配作业的PI自学习混合控制方法,并根据此方法实现了三自由度机器人的圆柱二维插入作业。实验结果表明,该方法可以有效地实现机器人的销孔装配作业并抑制或缓冲机构的振动现象

一、课程设计的目的 该课程设计是在计算机控制技术与系统A课程结束之后进行的一个综合性实践教学环节,主要目 的是使学生在课程学习的基础上结合工程实际,运用所学基础理论和专业知识,进行过程通道、I/ O接口、数据通信、控制算法、离散系统数字控制器、可靠性与抗干扰措施、实时控制软件等有关内 容的综合分析、设计、制作和实验,使学生进一步加深对计算机控制系统知识的认识和掌握,同时也 给学生提供了一个实践和增加感性认识的机会,为今后从事实际工作打下一定的基础

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

采用矢量控制的感应电动机,其控制性能与它激直流电机类似,用这种控制方法,电机的转矩电流分量和磁通电流分量可实现解耦控制。本文讨论矢量控制系统的鲁棒性。针对前馈矢量控制系统中由于电机参数与速度检测小误差造成磁场定向错误,提出了一种新的自适应校正策略,该策略采用PRBS在线辨识技术,算法简单,不需要额外的传感器。最后给出了系统实现及实验结果

为有效处理结构参数和激励荷载不确定等因素的影响,基于相平面分析,提出了一种分级控制法.将相平面划分成若干局部网格区域,使与被控质点运动状态对应的任一轨迹点映射到某一局部网格区域.根据对应的网格区域可判定质点的运动趋势,然后设计出相应的控制力.通过算例研究了一个底层设有主动拉索系统(ATS)的三层剪切型结构的地震反应控制问题,验证了建议控制律的有效性.数值结果显示,与无控状况相比,建议算法可以显著减少结构的地震反应,同时其控制性能也要略优于线性二次型定常状态调节器(LQR)控制

对连续退火线平整机的板形问题进行研究. 通过实际生产数据的统计分析,基于减小有害接触区和增强弯辊力调控功效的思想,利用影响函数法下的辊系弹性变形计算提出了相应的平整机支持辊辊形优化目标. 采用分层序列法处理多目标函数,并通过混合遗传算法进行求解,设计出新的辊形配置方案. 使用二维变厚度理论建立辊系有限元模型,对辊缝横向刚度、弯辊力调控功效进行计算校核. 将研究结果应用于实际生产,改善了平整机的板形控制效果,降低弯辊负担

本文分析了冷连轧机张力厚控系统,表明该系统是时变动态系统,从而确定使用最小方差自校正调节器应用于该系统。对实际系统进行了辨识模型并在此基础上进行了仿真研究。结果表明了自校正调节器控制效果优于PID调节器,而渐消记忆的递推最小二乘法是一种较好的在线辨识算法。将自校正调节器应用于实际张力厚控系统,使得带铜厚差得到明显改善

本文讨论了对电渣炉一类时滞传递特性对象的分析方法,可用以估计模型的结构,并应用了动态数据系统（DDS）辨识过程所得自回归滑动平均（ARMA）的模型。根据微处理机的控制和运算能力,对量测随机干扰的滤波和熔化速度控制回路的调节规律,提出了可行的算法。分析了系统的组成,并应用现代控制理论最佳控制的思想,提出了今后工作要点