为了抑制高速线材连轧机直流调速系统未知外扰(负载力矩)对系统造成的不利影响,设计了离散负载扰动观测器及带前馈扰动补偿的直流调速系统,并将重构的负载扰动应用于微张力控制.现场实验表明,所设计的系统有效地改善了调速系统的动、静态性能,改善了微张力控制效果,提高了线材质量

为了发挥LF炉精炼优质钢及流程节奏调节能力的作用,开展了LF炉过程优化主要内容之一的钢液成分微调优化的研究.该研究有利于:实现快速准确的合金计算,缩短处理周期,提高流程节奏调节能力;实现自动称量、自动加入,减轻劳动强度;可对钢液成分实现下限控制,尤其对贵重合金,降低合金消耗;可对钢液实现窄成分控制,提高钢质量,实现一材多用,等.为建立LF炉钢液成分微调模型,给出了合金计算公式的推导过程及公式的解析,并给出LF炉钢液合金成分微调模型框图,为LF炉过程优化奠定基础

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采用磁场控制导电镍颗粒在丙烯酸酯乳液中的排列,制备了镍粉/聚丙烯酸酯复合涂层.采用扫描电镜对施加磁场前后涂层的微观形貌进行了表征,研究了磁致取向对复合涂层电导率和屏蔽效能的影响,并结合动力学模型探讨了影响磁致取向时间的因素.结果表明,磁致取向可以在涂层中形成\纤维束\状的微观组织,提高其电导率,使复合涂层导电渗阀值从5.6%降至3.0%(体积分数).经磁致取向后涂层的屏蔽效能曲线变化均匀,电磁屏蔽效能得到优化;磁致取向时间可以通过改变磁场强度和体系黏度来进行控制

利用热力学软件计算了齿轮钢氧含量与夹杂物成分控制、夹杂物转变条件.结果表明,20CrMoH钢中具有较高塑性的非金属夹杂物成分(质量分数)为:SiO2 0%~10%、Al2O3 22%~55%、CaO 42%~60%、MgO 5%~10%,与之平衡的钢液中铝的质量分数大于0.020%,钙的质量分数大于0.7×10-6,a[O]为0.0005%左右;选择组成为CaO>40%、Al2O3 ≤ 37%、MgO 10%、(% CaO+% MgO)/% SiO2为10、SiO2含量尽量低的渣系,钢中Al2O3、MgO·Al2O3夹杂物可转变为低熔点的钙铝酸盐.试验发现LF和RH精炼结束时钢液T[O]含量均随炉渣碱度增加而降低,采用高Al2O3含量的炉渣对降低T[O]含量有利;精炼过程钢液中夹杂物按\Al2O3系夹杂物→MgO-Al2O3系夹杂物→CaO-MgO-Al2O3系夹杂物\顺序发生转变,其中MgO-Al2O3系夹杂物向CaO-MgO-Al2O3系夹杂物的转变是由外向内逐步进行的,转变速度相对较慢;降低T[O]含量有利于生成较低熔点的CaO-MgO-Al2O3系夹杂物

1. Automatic Control System 1.1 Introduction 1.2 An example 1.3 Types of control system 2. Mathematical Foundation 2.1 The transfer function concept 2.2 The block diagram. 2.3 Signal flow graphs 2.4 Construction of signal flow graphs 2.5 General input-output gain transfer function 3. Time-Domain Analysis Of Control System 3.1 Introduction 3.2 Typical test signals for time response of control systems 3.3 First –Order Systems 3.4 Performance of a Second-Order System 3.5 Concept of Stability 4. The Root Locus Techniques 4.1 Introduction 4.2 Root Locus Concept 4.3 The Root Locus Construction Procedure for General System 4.4 The zero-angle (negative) root locus 5. Frequency-Domain Analysis of Control System 5.1 Frequency Response 5.2 Bode Diagrams 5.3 Bode Stability Criteria 5.4 The Nyquist Stability Criterion 6. Control system design 6.1 Introduction 6.2 Cascade Lead Compensation 6.3 Properties of the Cascade Lead Compensator 6.4 Parameter Design by the Root Locus Method

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