针对轧辊轴向不均匀磨损及由此带来的板形控制问题,建立了三维弹塑性动态辊系模型,分析了辊件间接触状态及其与轧辊轴向磨损分布间的关系,并由此提出了横向不均匀润滑轧制理论.仿真结果表明,通过改变辊件间横向摩擦因数分布,在保证带钢质量的前提下,实现了辊件间接触压力及摩擦力分布的均匀化,从理论上验证了横向不均匀润滑在改善辊件间接触状态方面起到的积极作用.最后,对横向不均匀润滑轧制理论的可行性进行了分析

本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置

研究了关节型球面坐标气动机械手中的执行部件——气动摆缸的角位移控制方法.根据李亚普诺夫稳定性原理构造最优指标函数,由指标函数推导出使系统输出的跟踪误差趋于零的系统参数调节律,并通过仿真及实验分析了调参系数对气动摆缸角位移控制系统动态性能的影响.实验结果表明,基于稳定性原理的参数调节器使系统达到了对期望输出的精确跟踪,而且保持了控制过程中闭环系统的全局一致稳定性

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

针对钢铁企业连铸工序余材板坯及热轧工序余材钢卷对热轧生产合同的匹配问题,基于一体化的管理思想建立了余材板坯、钢卷与合同集成匹配的多目标0-1非线性整数规划模型,在模型中引入板坯材质与合同要求钢种特征差异值矩阵及钢卷钢种与合同要求钢种特征差异值矩阵.采用分段整数编码、基于启发式修复策略的改进遗传算法求解.最后,通过对实际生产数据的仿真实验验证了所提模型和算法的有效性,为科学合理地匹配铸轧工序余材板坯、钢卷提供了有效的解决方法

为改善三维晶粒组织可视化模型的统计性,采用Monte Carlo Potts方法建立了材料多晶体组织的一种大尺度三维数字化模型,并实现了其定量表征和三维可视化.逾万晶粒的统计结果表明,该模型的平均晶粒面数为13.8±0.1,晶粒尺寸分布和晶粒面数分布均可用Log-normal函数近似拟合,与实际材料晶粒组织情况相近

由于基于频域的经典小波变换运算时间较长,不能很好地满足轧辊偏心信号在线实时控制的要求,提出了用提升结构小波变换对偏心信号进行不同分辨率下分解处理的新方法.通过对轧制力信号和厚差信号的分析,利用提升和对偶提升原理将偏心信号从干扰信号和噪声信号中提取出来并通过参数自校正控制实现对轧辊偏心的在线动态控制.仿真结果表明,该方法获得了比较理想的效果,并且在同样数据长度下,提升小波变换运算速度比经典小波变换至少提高1倍以上

在对新型蓄能器充液阀结构与性能分析的基础上,建立了制动系统充液特性动态分析数学模型,分析了充液过程中充液阀的动态特性及功率消耗,得到了系统参数及充液阀结构参数对充液特性的影响规律.实验验证了仿真模型的正确性

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