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

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能

冷连轧过程中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合和不确定特点,为了提高系统的控制精度和控制性能,提出了基于不变性原理解耦的H∞混合灵敏度鲁棒控制策略.首先,建立了厚度和张力系统的动态耦合模型,并应用不变性解耦原理实现了对厚度和张力系统的解耦.其次,针对系统存在的建模误差、参数摄动和外部扰动等不确定性,采用H∞混合灵敏度方法设计了鲁棒控制器来保证系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能.仿真结果表明解耦后的厚度和张力系统可以获得更好的控制效果,验证了本算法的有效性

对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点,充分运用计算机丰富的逻辑判断和数值运算功能对控制系统进行设计,不仅可以实现模拟控制器的数字化,而且可以突破模拟控制器参数为定值的局限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则,同时对于各个不同的调节规律,采用不同的控制策略,使得系统具有更好的动、静态性能指标,更强的鲁棒性.最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性

提出了加热炉广义对象模型概念和一种跟踪参考输出的模糊自适应控制方案,以及最佳炉温工艺曲线专家系统构成及根据产品质量模糊评价的概念.系统仿真证明了上述方案的、有效性

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

针对板形板厚耦合系统中参数在一定范围内变化的情况下,将自适应控制与系统具体的数学模型相结合,提出自动调整解耦网络和控制器参数的设计方法。仿真表明,该方法消除了参数变化的影响,使解耦控制效果良好

为了抑制机电振动,保证对干扰有良好的动态抑制作用且无静态扰动误差,针对轧机主传动系统,建立了基于模型匹配二自由度系统的状态空间模型,并将轧机主传动系统机电振动控制设计问题归结为标准的H∞控制问题；用线性矩阵不等式法得到输出反馈H∞控制器,以保证系统的鲁棒性．仿真研究结果表明,该方法有效改善了轧机主传动系统的跟踪性能,抑制了系统的机电振动现象,同时减小了轧制负荷扰动引起的动态速降．

分析了直接转矩控制的基本原理。系统采用高低速均适用的磁链混合观测模型。提出一种改进的磁链和转矩控制器,同时给出了相应的电压矢量选择规则.还提出了开关频率自调整控制的思想。在此基础上,设计了8098单片机全数字控制系统,用它分别进行了数字仿真和实时控制,并给出实验结果