一、控制系统数学模型的概念 定义:根据系统运动过程的物理、化学等规律,所写出 的描述系统运动规律、特性和翰出与输入关系的数学 表达式

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中,如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点,提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法,并开发了一种全新的基于相似策略的自适应模型,以改善卷取温度前馈控制效果.经现场应用证明,本文提出的方案能有效提高厚规格带钢的卷取温度控制精度,其中厚度大于12 mm的带钢平均命中率可达到94.9%

1、什么是自动控制系统？ 2、自动控制理论的发展过程如何？它在国民 经济中有什么作用？ 3、什么是开环控制系统？什么是闭环控制系 统？它们的特点是什么？ 4、自动控制系统是如何分类的？ 6、什么是典型输入信号？研究自动控制系统 时用到哪些典型输入信号？ 5、自动控制系统的性能是如何评价的？

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

11.1差错控制编码的基本概念 1.差错控制的主要方式 (1)检错重发(ARQ: Automatic Request for Repetition); (2)前向纠错(EC: Forward Error Control); (3)混合纠错(HEC: Hybrid Error Control) 2.差错控制的基本实现方法 在信息上附加一定位数的监督码元,使其与信息位按某种规则相互关联,若数据在传输过程中发生差错,关联关系被破坏,从而可检出和/或纠正错误

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

一、自动控制的基本概念及其应用 二、开、闭环控制系统的构成和特点 三、控制系统的分类和总体性能要求 四、计算机仿真的概念及其特点 五、系统仿真的分类及仿真过程 五、计算机仿真技术的应用

8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析 8.9 离散系统的状态空间描述

为了深入分析生产线上各道工序之间的责任,提出了2种模糊控制图的诊断理论.首先提出了基于模糊判异的全控图和选控图,这2类控制图在判异的同时,分别给出了反应本工序总质量和分质量异常程度的模糊判异度,从而可以充分利用和传递生产过程的信息.然后,分类给出了2种模糊控制图的诊断结果分析表

提出了一种模糊柔顺的控制方法来控制机器人的装配作业.本方法不需要装配作业的模型参数,省去了大量的计算.并且在控制过程中不需要引入受力信息的变化量.实验证明,这种方法实用性强,实时性好