对热连轧过程中的活套系统进行了分析,对几种活套控制方式进行了比较.对AGC(自动厚度控制)系统和活套控制系统进行综合设计,提出了一种新的控制方式.仿真结果证明了方法的有效性,可进一步提高热连轧过程的成品质量

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

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

定义了评价轧机板形控制性能的六项指标,包括承载辊缝凸度调节域、辊缝横向刚度、板形调控功效曲线、边缘降、辊间接触压力平均幅值和辊间接触压力分布不均匀度.建立了HC,CVC,PC和DSR系列轧机的有限元仿真模型,并从板形控制性能的六项指标方面分析了当前国际上流行的各种机型的特点

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%

在模拟实验和工业试验验证的基础上,建立了高碳钢高速线材在轧制和冷却过程中组织演变及力学性能系列模型,包括临界应变、奥氏体动态及静态再结晶、奥氏体相变体积分数、珠光体片间距以及组织-性能关系等子模型.基于以上模型,开发了一个模拟程序,对高速线材生产的物理冶金过程进行了仿真计算,得到轧件的温度场、奥氏体晶粒尺寸演变、最终组织特征和力学性能.模拟结果显示主要轧制温度及最终组织性能与现场实测结果吻合较好

针对永磁同步电机系统解耦性能,提出一种逆控制的新型控制策略,应用逆系统方法对永磁同步电机进行解耦控制研究.通过对永磁同步电机的数学模型可逆性分析,将永磁同步电机系统解耦成二阶线性转速与一阶线性定子电流两个低阶的线性子系统.仿真结果表明,控制方案具有优良的动态和静态性能,且对负载变化具有较强鲁棒性

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

针对板形板厚多变量复杂系统,以板形和板厚质量为主要控制目标,以弯辊力和辊缝为主要控制变量建立系统模型.基于某热连轧实际生产参数得到具体数学模型.针对建模过程中忽略掉的各种次要因素的影响及扰动和参数摄动,应用Matlab鲁棒控制工具箱对系统进行耦合分析并求解出鲁棒控制器,通过均衡处理的控制器降阶算法得到低阶鲁棒控制器.仿真结果验证所设计控制器具有良好的解耦效果、抗干扰能力和抗参数摄动能力

对影响板形、板厚和张力的各种轧制因素进行了系统的理论分析,建立了冷连轧机综合耦合模型.针对耦合模型的特点提出分步解耦设计策略,相对于常规解耦设计可明显简化解耦过程,并给出各解耦环节的简化方案以利于实际工程应用.基于某1250mm八辊五机架冷连轧机第1机架的实际参数,采用Matlab/Simulink工具对简化后的分步解耦系统进行分析,仿真结果表明其可有效消除轧制过程中板形、板厚和张力控制之间的耦合影响关系