热轧非对称工作辊可兼顾板形控制和自由规程轧制,其关键参数通常采用经验设计法,缺乏相应的依据.本文提出了热轧非对称工作辊关键参数的理论设计方法.由于设计过程中无法精确给定已知条件,因此把多目标满意优化引入到非对称工作辊的参数设计中,建立了综合满意度目标函数,并用模拟退火遗传算法进行满意度最优值求解.采用满意解代替最优解,使得辊形参数的优化设计结果更具科学性.在某热连轧生产线上的实际应用表明,优化设计的辊形在板形控制和自由规程轧制方面均取得了理想的效果

针对 Fe-C二元合金,建立了描述反向凝固器内伴随相变的湍流流动和传热过程的二维稳态数学模型.应用连续统一方程模拟固液相变过程,并假设两相区为疏松介质,对其中的流动应用Darcy法则.湍流现象则通过Launder-Sharma的к-ε双方程低雷诺数修正模型描述.采用Simple算法对凝固器内的速度场和温度场进行了模拟计算,并讨论了母带的厚度、入口温度和补充钢液的过热度等操作参数对相变过程的影响.分析表明母带停留时间是影响新生相生长的关键参数,即反向凝固器高度与母带拉速的比值应控制在一定的范围内

为了进一步提高板带热轧厂厚控精度及控制品质,需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型,以实现活套高度与张力系统的解耦控制.在分析其动态耦合过程的基础上,考虑到实际的活套系统在工作过程中变量的变化离其稳态工作点的偏差很小,以实际热轧现场数据为依据,给出了完整的传递函数表达形式. 采用线性预测模型的BP神经网络PID控制策略以减弱系统的耦合影响,以提高控制效果.仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果

提出了一种基于双维度搜索的实时轨迹规划方法，用来解决自主地下铲运机转弯轨迹规划问题。该方法是一种结合采样思想和最优化算法的复合轨迹规划方法，包含三个主要步骤：基于双维度搜索策略的优化模型参数生成，基于二次规划的轨迹计算，以及基于约束检查的最优轨迹确定。该方法新颖之处在于提出的基于转弯区域行驶时间和里程的双维度搜索策略，以及基于平稳目标的轨迹最优化模型，可根据弯道区域入口速度和位置，快速生成纵横向都有最优性保证的最优轨迹。该方法结构简单、易于实施，可通过关键参数的调整满足控制器对轨迹生成速度的实时性要求。基于该轨迹规划方法的特点，使其不仅适用于实时轨迹规划，还可为未来智慧矿山的智能管控与优化调度提供底层约束。多组算例验证了该方法的有效性和优越性

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标，采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题。仿真结果表明，相比单车ACC而言，协同ACC的约束空间更为严苛，车队互联系统稳定性易受车间时距、车队规模、多目标权重、瞬态工况、车辆异质性等因素的影响，建议在跟驰安全性、车队稳定性良好的前提下寻求一定的驾乘舒适性与燃油经济性，以确保车队整体品质

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标， 采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益