以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法

针对某特殊钢厂炼钢-连铸生产调度问题,首先,构建以炉机匹配度、连浇炉数以及过程等待时间等为主要评价指标的多目标优化调度数学模型.进而,对工艺流程结构以及炼钢、精炼和连铸三个工序的运行时间进行解析,分析合理的产品结构范围及不同产品结构下的生产组织模式.根据炼钢厂运行的\炉机对应\原则,运用柔性工序缓冲调节策略,协调优化炼钢、连铸工序间的生产节奏,求解不同生产模式下的调度方案.最后,通过仿真计算与实际生产状况的综合分析,验证了调度模型和求解策略的有效性和优越性

将人工生命与人工智能相结合,并应用于计算机动画的研究.在用人工生命方法生成的计算机动画中,智能生命在虚拟环境中的行为有程序员事先设定好的预定义行为,同时也有随机出现的随意性行为.以人工鱼为例,建立了智能生命随意性行为的认知模型,并利用子集搜索等技术提高搜索效率.仿真结果表明,利用认知模型,智能生命可以较好地处理某些随机事件

研究了新型非对称双压力角齿轮泵,得出非对称齿轮利用工作侧压力角的增大或齿数的增加能提高流量的同时可有效减小脉动系数的结论.同时工作侧压力角的增大,最小油膜厚度和油膜比厚显著增大,对改善齿面润滑极为有利,并用Matlab软件进行了仿真验证,为进一步推广非对称齿轮泵的应用提供了理论依据

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

针对轧辊表面电火花毛化过程中放电中心温度的变化、凹坑形状与电参数的关系等问题进行了研究.通过分析放电通道形成过程和热流密度分布函数,采用解析法建立了单个脉冲放电通道的热传导模型,并运用积分变换法和有限差分相结合的方法进行了温度场求解.讨论了轧辊表面在不同峰值电流下放电区域中心位置的瞬态温度变化,确立了峰值电流和脉冲宽度与熔化凹坑形状的关系.结果表明,理论计算值与实验结果相吻合,所建模型与采用的方法正确,可用于轧辊表面形貌形成过程的仿真

介绍了全数字时钟恢复方案中采用Farrow结构高效实现内插滤波器的设计方法.提出一种计算Farrow结构内插滤波器系数的算法,使得接收机输出信号的均方误差始终最小.仿真结果表明,与传统的内插滤波器设计相比,应用本文算法的全数字同步方案提高了接收机输出均方差和输出信噪比的性能,并且降低了时钟恢复方案中内插滤波器的实现复杂度

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO-CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性

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