通过对一个实际的热轧带钢卷取温度控制系统长时间地观察和采样,归纳出一套适用面广、适应性强的自适应律.首先利用温度计算模型,结合目标与实测值得到自适应律的初值,经自适应计算后再去修正原简化模型进而提高模型计算精度.经过多次改进后,在现场使用效果良好

针对某双机架可逆冷连轧卷取机卷取张力控制中存在的张力波动问题,引入预测控制算法,在间接一直接张力复合控制思想的基础上,采用动态矩阵预测控制器代替原系统张力PI调节器的方法.计算机仿真结果表明系统动态特性改善,保证了张力控制的精度

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用

讨论了经济管理领域中经常涉及的动态数学模型的更新问题,提出了一种模型更新的两级自适应跟踪方法.当系统环境发生突然变化时,这种方法可以及时修改模型参数,并使模型具有较高的精度

通过对连铸板坯生产检验的硫印数据库的统计分析,得到了含铌钒钛微合金化钢连铸板坯中心偏析的影响因素.结果表明:中心偏析程度随钢水中C、P、S含量的增加而加重;Mn质量分数高于1.5%以及锰硫比高于300对改善中心偏析有利;高钢水过热度、高拉速和增加铸坯宽度均不利于改善铸坯中心偏析.由于B级以下中心偏析对钢材使用性能影响不大,因此在生产过程中为使铸坯B-1.0级以上中心偏析出现比率降至10%以下,提出如下控制策略:钢液中C、P、S含量尽量按钢种要求的下限控制,Mn含量尽量按上限控制,实际生产中元素控制[C]1.5%,[Mn]/[S]>300;过热度应小于24℃,拉速控制在1.0~1.1m·min-1为宜.应开发合适的二冷配水制度,并提高铸机精度

针对生物活体组织的多个热特性参数同时测量的难点问题,提出了采用遗传算法同时估计多个活体组织热特性参数的方法,设计了实数编码的遗传算法.通过对选择、交叉和突变算子进行改进,并引入小生境策略,提高了遗传算法的全局寻优能力和搜索效率.对动态体模和人体前臂的热特性参数测量的模拟仿真研究和实验研究表明,采用改进的遗传算法,能够以较高的精度同时估计生物活体组织的多个热特性参数

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

针对冷连轧机采用基于工作点的线性化模型进行动态规格变换控制时系统误差和张力波动较大的问题,提出了一种基于递推分段线性化模型的PID解耦控制方案。通过对五机架冷连轧机进行动态规格变换仿真表明,该方案可保证系统的控制精度,满足动态规格变换的控制要求

针对板带热连轧机活套的高度和张力系统,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立了对象的动态数学模型。采用基于BP神经网络整定的PID控制策略以减弱系统的耦合影响,并给出了其控制算法在FPGA上实现的方法,包括脉动阵列算法映射、数据表示及精度和运算部件设计。仿真结果验证了本算法的有效性和控制策略的适用性