将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度

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．

研究了具有控制输入约束和外部干扰的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.在轨迹跟踪位姿误差的T-S模型和并行分布补偿框架下,利用分段模糊Lyapunov理论给出了满足控制输入约束的H∞控制器设计方法,并证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提方法的有效性

以交流转矩伺服系统简化模型为控制对象,设计了基于H∞鲁棒稳定控制器的两自由度内模控制器．仿真实验结果表明,在系统参数存在摄动的情况下,与传统控制器相比系统跟随性能、鲁棒稳定性均有所提高,有效抑制了参数摄动对系统性能的影响．

内容: 一、控制加工设备完好,人员出勤; 二、控制加工件在工作中心加工按排定的工序加工; 三、保持物流稳定,控制投入和产出的工作量; 四、控制加工成本,结清定单,完成库存事务处理

— 控制加工设备完好,人员出勤； — 控制加工件在工作中心加工按排定的工序加工； —保持物流稳定, 控制投入和产出的工作量; — 控制加工成本，结清定单，完成库存事务处理

介绍了HSLC钢的力学性能、成分和纯洁度控制,讨论了HSLC钢的强化机理.结果表明,在σ8 ≤ 450MPa条件下,珠钢电炉-CSP工艺生产的HSLC钢的力学性能与国外同类钢相当.提出了HSLC钢的成分控制要点,开发了电炉终点碳控制和低氧控制技术,发现了低碳钢中存在纳米硫化物、氧化纳、氮化物和碳化物.与HSLA钢类似,HSLC钢亦具有沉淀强化机制,纳米铁碳化物应是主要沉淀强化相

在对气固流化床选煤系统被控对象特性分析研究的基础上,提出了用逆控制方法解决具有非线性多变量特点的气固流化床密度和床高的控制问题,建立了相关数学模型,介绍了流化床密度及床高逆系统控制方法,并获得较好的控制精度

一、课程设计的目的 该课程设计是在计算机控制技术与系统A课程结束之后进行的一个综合性实践教学环节,主要目 的是使学生在课程学习的基础上结合工程实际,运用所学基础理论和专业知识,进行过程通道、I/ O接口、数据通信、控制算法、离散系统数字控制器、可靠性与抗干扰措施、实时控制软件等有关内 容的综合分析、设计、制作和实验,使学生进一步加深对计算机控制系统知识的认识和掌握,同时也 给学生提供了一个实践和增加感性认识的机会,为今后从事实际工作打下一定的基础

通过试验研究了砂灰比、水灰比、纤维种类和减缩剂对高韧性纤维增强水泥基复合材料(ECC)收缩变形的影响.结果表明:随着砂灰比的增大,ECC收缩应变值逐渐减小;随着水灰比的增大,ECC收缩应变值逐渐增大;国产PVA纤维对控制ECC早期收缩变形有较明显的效果,而日本产的高弹性模量PVA纤维对控制ECC后期收缩变形效果显著;水灰比为0.40时,混杂纤维对控制ECC收缩变形的效用比单独掺入国产PVA或日本产PVA好;水灰比为0.40时,掺入减缩剂可使ECC收缩应变约减少200×10-6,可见减缩剂控制ECC收缩变形效果显著