研制用于高温恶劣生产环境下新型冶金专用雷达.采用改进的调频连续波测量原理,提高了固体雷达料面测量的实时性.提出一种新的智能时变阈值信号处理方法,解决了因高炉内料面反射系数变化影响雷达测距精确性问题.实验室模拟仿真固粉态料面测量表明,该冶金雷达测量料面的跟踪延时在0.2 s以内,最大跟踪测量平均误差控制在0.05%.现场测试结果表明,测量平均误差0.95%,能够实时稳定地跟踪料面变化,满足高炉监控需求

为进一步提高带钢热连轧厚控精度及控制品质,在液压活套的工作点附近,考虑带钢自重、液压伺服系统和活套本身的非线性,建立了液压活套系统的非线性多变量动态数学模型,并验证了该模型的有效性.针对该模型,考虑未建模动态和各种扰动,提出了一种基于反推控制和扩张状态观测器(ESO)补偿的解耦控制方法.用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是鲁棒稳定的.仿真表明新的模型和解耦控制方法都是有效的

针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4.52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段

在分析直流电弧炉三维导体布置的基础上,建立了直流电弧的偏弧模型,并以此作为电弧位置控制的依据.针对水冷钢棒式底电极型的直流电弧炉,阐述了其电弧位置控制的原理和系统组成,并进行了仿真研究.结果表明控制系统可以有效地纠正电弧的偏向问题并可按设定点自由控制电弧位置

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法——带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度

提出了整体频响函数的新概念(GFRF).以振型平方和的形式对全部频响函数进行加权组合,建立了多输入多输出模态参数的识别模型.仿真验算的分析结果表明,该方法具有精度高,一致性好,能分离密集模态和消除随机噪声等优点,可以应用于大型复杂结构的试验模态分析

对负载感应型泵控系统进行理论分析,建立了描述其动特性的数学模型.在此基础上开发了仿真软件.理论计算与实验结果进行对比,说明提出的设置假想容积的方法所建立的数学模型是可靠的.管路中液体按集中参数处理可加快计算速度

针对各类控制算法在鲁棒性分析上存在的\不可比\性,提出了一种通用的控制算法鲁棒性量化指标,并借此对两种模型算法控制(MAC)算法-基本MAC和增量型MAC的鲁棒性进行了量化分析,得到了与仿真研究和实际控制相一致的结果

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性