通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

研究了一类具有状态时滞的多采样率离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把所研究的系统转化成单一采样的扩大系统;然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器;再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的最优预见控制器.同时还对扩大误差系统的能控性和能观测性进行了讨论,并通过数值仿真说明了控制器的有效性

为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

通过对建立的耦合关系模型的分析,指出 Mp,Mw,Q,Kp和 Kw是决定工业轧机板形板厚综合控制系统耦合特性的参数.它们随实际轧制生产条件的变化而改变.采用有限元模型,结合工业轧机系统实测数据,给出 1700 mm热连轧机耦合特性参数的求解方法,该方法为板形板厚解耦设计的工业应用提供了切实可行的途径

莱钢1500mm热连轧是一套国内自主设计生产的全自动化热连轧机组,卷取机助卷辊自动踏步控制(automatic jump control,AJC)功能对于产品的最终质量及相关设备具有重要影响.该套AJC系统是国内自主开发的基于SIEMENS TDC系统的宽带钢热连轧机AJC系统.在西门子STEP开发平台完成所有的软件编程,并利用西门子WinCC设计了界面友好的人机接口系统,实现了系统的全自动控制.系统功能完善,控制精度高,在莱钢1500mm热连轧卷取机上得到了应用,并取得了良好的效果

研究了具有多重采样特点的离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把多重采样离散时间系统转化成单一采样的扩大系统.然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器.再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的多重采样最优预见控制器

在带钢热连轧平坦度控制系统中,平坦度实测信号通常包含精轧后带钢横向温差引起的附加干扰.针对鞍钢ASP1700热连轧机组,利用红外热像仪测量精轧后带钢横向温度场.通过具体分析温差附加干扰对带钢平坦度控制的影响,采用最小二乘法拟合得到带钢横向温度场分布规律,建立了平坦度控制目标设定的温差补偿模型

提出了一种带有负载观测功能的异步电动机广义预测控制算法,在对系统动态模型分析的基础上建立了调速系统的受控自回归积分滑动平均模型.该控制算法给出了能够使下一次采样时刻的实际转速以最优特性跟踪下一时刻参考转速的广义预测控制律,并采用负载转矩观测器的前馈功能增强速度控制的抗干扰能力.仿真和实验结果表明,通过合理选择控制器参数,具有转矩预测功能的直接转矩控制系统在转速跟踪和抗扰能力方面得到一定提高