• §1. 开环控制系统与闭环控制系统 • §2.闭环控制系统的组成和基本环节 • §3.自动控制系统的类型 • §4.自动控制系统的性能指标

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

基于热力学计算结果,通过配碳还原-熔分工艺,从不锈钢粉尘中选择性分步提取了Cr、Ni和Zn重金属元素.配碳还原实验结果表明,不锈钢粉尘的最佳配碳量为20%,粉尘中Fe、Ni和Zn的最低还原温度为1050℃,Cr的最低还原温度是1 400℃,与热力学计算结果一致,通过控制温度实现了对粉尘中金属的选择性分步还原.直接还原熔分实验说明,Fe-Cr合金最佳熔分温度为1550℃,粉尘中金属以Fe-Ni-Cr合金形式被提取出来,渣金分离状况良好,反应时间5min时金属提取率已达到75%左右,15 min时Fe和Cr收得率达到85%以上,Ni超过90%.通过控制配碳量、还原时间与反应温度,在不改变现有工艺的条件下,不锈钢粉尘直接返回炼钢主流程回收其重金属完全可行

在LECO436氧氮分析仪上研究了1600~2813℃温度范围内钢液脱氮动力学。结果表明:温度低时,脱氮受液相边界层传质及界面化学反应混合控制,温度高时,脱氮受液相边界层传质过程控制。在2250℃以下,温度对k1'的影响服从Arrhenius公式。硫对脱氮的阻碍作用随着温度的升高而降低,在温度2250℃以上,硫的表面活性作用消失

针对管线钢L360QS进行了钙处理实验研究,考查钢液中[Ca]、[S]对夹杂物变性的影响.结果表明,钢中的硫被脱到0.002%~0.003%(质量分数)范围内的较低水平,脱硫率最高达85.0%,与实验预期吻合.随着钢液中[S]增加,夹杂物中CaS+MnS的平均质量分数相应增加,但夹杂物中的CaS含量不一定增加.钙对夹杂物变性作用非常明显,[Ca]相对高的管线钢,其夹杂物绝大多数都变性为球形的含CaS钙铝酸盐复合夹杂,不存在MnS夹杂和MgO·Al2O3夹杂.为使氧化夹杂和硫化夹杂都变性完全,钢液中的硫的质量分数应控制在0.002%左右,钙的质量分数应控制在0.003 5%~0.004 0%,且[Ca]/[S]>1.9

采用燃烧合成工艺，制取了细长的β-Si3N4纤维·纤维顶端有小球，小球中含Si，Al成分，纤维有扭曲、拧结现象.VLS机制是控制纤维生长的主要机制.晶体顶端有螺旋生长蜷线.燃烧合成的β-Si3N4为六方柱晶，表面无缺陷。柱晶主要通过VC机制生长。β-Si3N4柱晶是从微晶β-Si3N4中长出的，其生长具有晶格继承性.异相添加剂和少量杂质Al的引入有利于形成较长的柱晶和纤维。控制原始反应物中的添加剂含量，保持较高的燃烧温度，是制取β-Si3N4纤维的关键

采用光学金相、电子显微术和化学相分析的方法并结合热力学计算,分析了紧凑式带钢生产(CSP)的Ti微合金化高强钢中的析出物及其析出规律.研究发现:高强钢中存在微米尺寸的立方TiN析出和大量纳米尺寸的析出物粒子;钢中MX相(M=Ti,Mo,Cr;X=C,N)的质量分数为0.0927%,其中10 nm以下的析出物占26.9%;均热之前和均热过程TiN已基本全部析出,连轧前TiC不具备析出的热力学条件;降低钢中N和S含量、严格控制卷取温度可增加TiC的体积分数,降低γ→α相变温度可以阻止细小碳化物长大.结果表明,析出物总的沉淀强化效果约为156 MPa,并能通过化学成分和工艺的控制进一步增强

提出了旋压机床的自学习运动控制方法及其结构方案,讨论了具体实现中要解决的主要问题,并给出了解决的途径

用锌粉氧化的方法,通过控制反应器内的气相过饱和度,合成出纯度高、晶体结构完整、尺度可控的四针状氧化锌晶须(T-ZnO晶须).制备的T-ZnO晶须为长尾晶须,针长为5~30 μm,针体的根部尺寸为1~2μm,尾部约100nm.晶须的生长机理为气-固(VS)机理.控制反应器内的反应气相过饱和度是制备高品质T-ZnO晶须的关键因素

重点考察了Ti合金化过程中影响Ti收得率的主要因素,并对比分析了Ti合金化前后夹杂物的物相变化及夹杂物的去除效果.控制氧活度a[O]85%;当a[O]>350×10-6时,需控制Al、Ti合金加入时间间隔为5 min以上.相同a[O]和[Al]s情况下,延长Al、Ti加入时间间隔可以有效提高Ti收得率.RH处理过程中,钢包内当量直径>200μm的Al2O3夹杂物在5 min内基本可以上浮去除,但相同尺寸的A-Ti-O复合夹杂的去除时间要比Al2O3长1~2 min.Ti合金加入后,Al2O3夹杂物周围会形成Al-Ti-O的复合夹杂,这些夹杂物的形成降低Ti的收得率