针对板形板厚综合控制的耦合问题,通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性,采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制.结合1 700mm热连轧机实际控制系统,提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要,建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用

• 在工程建设中，常常遇到在小范围内加密控制点的问题。 小范围内加密平面控制点常采用导线和测角交会定点的形 式，加密高程控制点多采用水准测量和三角高程测量的方 法。 • 直接为测绘地形图提供的控制点，称为图根控制点。测定 图根控制点位置的工作，称为图根控制测量

将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点

针对冷连轧机动态变规格特性,提出了以变规格前的带钢张力设定值为控制目标的变规格机架速度控制策略.通过建立张力作用下带钢弹性变形的数学解析模型,推导计算了单步小压下变规格时变规格机架的速度控制规律,并根据流量相等原则对变规格后的冷连轧机前面机架进行速度设定.当变规格前后带钢的几何尺寸或材料特性差异较大时,提出利用楔形段方式完成动态变规格,采用上述张力控制目标策略推导计算了楔形段动态变规格方式每个中间厚度的轧制速度和辊缝设定值控制规律.本策略可将变规格造成的厚度偏差控制在变规格机架之间,同时避免了变规格机架与其他机架轧制因素通过张力的耦合,使轧制过程的动态变规格控制易于实现

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

◼概述 ◼被控变量的选择 ◼操纵变量的选择 ◼控制器控制规律的选择及参数整定 ◼控制规律的选择 ◼控制器参数的工程整定 ◼控制系统的投运及操作中的常见问题 ◼控制系统的投运 ◼控制系统操作中的常见问题

借鉴生物特异性免疫中T细胞、B细胞协同免疫机理,提出了一种免疫控制器,并将免疫控制器与PID控制器在系统输出控制能力、抗干扰能力、对象参数变化的适应能力等方面做了比较研究.结果表明这种免疫控制器较PID控制器性能优越

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性

§7-1 控制概述 7.1.1 控制定义、原则与必要性 7.1.2 控制的类型 §7-2 控制的过程 §7-3 控制的方法 7.3.1 控制的对象 7.3.2 控制的方法

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