宽带钢热连轧过程中,板形控制和板厚控制本质上都是对轧制过程中有载辊缝的控制,因此两者各自的控制回路必然存在着相互耦合的关系,这种耦合关系严重影响热轧宽带钢板形板厚综合质量的提高.本文在建立板形板厚耦合模型的基础上,采用反馈解耦控制方法,实现了板形板厚的解耦控制.计算机仿真结果表明,解耦控制环节的引入,基本消除板厚控制和板形控制之间的影响,尤其是消除辊缝调节对板凸度的连带干扰,解耦控制效果良好

为了改善热带钢轧机的板形控制性能、提高产品的板形质量、降低生产消耗,针对工作辊可轴向窜动的热带钢轧机,在大量有限元模拟基础上开发了特殊的工作辊辊形技术和支持辊辊形技术及相应的板形控制模型,包括过程控制系统(L2级)的板形设定控制模型和基础自动化系统(L1级)的弯辊力前馈控制模型、凸度反馈控制模型及平坦度反馈控制模型.在经历离线模型建立、在线编程和调试等诸多复杂过程后,辊形技术及板形控制模型在工业宽带钢热轧机上进行了长期、稳定的应用.生产实践表明,采用这些板形控制技术后,凸度偏差控制在±18μm的比例超过93%,平坦度偏差控制在±25IU的比例超过94%,同时实现了自由规程轧制

提出了一种改进的双因子免疫反馈模型．基于这种能够比较合理地描述特异免疫过程的新的双因子免疫反馈模型,给出了一个双因子免疫控制器模型．该控制器结构简单、易于实现．仿真研究与分析表明,其具有一阶积分特性、对大滞后系统有良好的稳定能力、有记忆功能、参数调节容易等特性．

综合考虑冷轧厚度计型AGC(automatic gauge control)控制对象模型的渐变性以及在低速轧制时大时延引起的厚度反馈较大时滞,提出一种冷轧厚度计型AGC控制的改进方法来减弱这些系统不确定性和厚度反馈时滞带来的不利影响.推导出针对任意阶对象的增益自适应调节律,并给出了在保证系统鲁棒稳定条件下的控制器和滤波器参数选取原则.仿真结果证明这一新方法可有效地抑制干扰,而且在对象参数摄动时系统具有鲁棒稳定性

6.1 问题的提出 6.2 状态反馈 6.3 极点配置问题 6.4 状态观测器 6.5 线性二次最优控制

7.5.1 负反馈放大电路的自激条件 7.5.2 用波特图判断自激

教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

第六章 频率响应综合法 系统综合： 根据系统已知部分的特性，确定校正方式和校正装置，使系统的整体特性符合要求。 综合的核心是设计校正装置。 校正方式： 串联（重点）、反馈、前馈、复合。 频域综合：设计校正装置，使开环频率特性曲线（主要是幅频特性的Bode图）满足要求。 状态空间方法（现代控制理论） 数学模型—— 一阶微分方程组 分析—— 时域 核心内容—— 状态变量的可控、可观性 设计—— 状态反馈、极点配置、最优控制 状态信息的获取——状态观测器 （涉及第二、三、七、八章） 第九章 离散控制系统 1. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理，零阶保持器 2. 离散系统的数学描述 z变换，差分方程，脉冲传递函数（开环、闭环） 3. 离散系统的z域分析法 稳定性，极点分布与暂态性能，稳态误差 第十章 非线性控制系统： 非线性系统的特点 典型非线性特性及其特征（死区、饱和、间隙、继电特性） 二阶线性系统的相轨迹（与极点的关系） 相轨迹的绘制（解析法，等倾线法） 由相轨迹图求时间及时间响应（积分法，增量法） 非线性控制系统的相平面分析

研究了一类不确定组合系统的状态反馈分散鲁棒镇定问题.利用Riccati矩阵不等式方法,给出其可分散反馈镇定的充分条件,并利用线性矩阵不等式方法给出了分散控制律的设计方案.最后用数值仿真证明了这种方法的有效性

1.了解图形显示设备的概念；了解人类视觉系统原理；掌握头盔显示器的概念和常用头盔显示器；了解立体眼镜的原理。2.了解声音显示设备的概念；了解人类听觉系统原理；了解Convolvotron处理器基于扬声器的三维声音的原理和应用。3.掌握接触反馈和力反馈的概念与区别；了解人类触觉系统原理；了解iMotion触觉反馈手套的原理和应用