上海交通大学：《材料制造数字化技术基础 Foundation of Digital Technology for Material Processing》课程教学资源（实验讲义）DTMP实验课件_实验五 炉温控制PID参数整定（2018版）

上海交通大学：《材料制造数字化技术基础 Foundation of Digital Technology for Material Processing》课程教学资源（实验讲义）DTMP实验课件_实验五 炉温控制PID参数整定（2014版）

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

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

介绍了采用微型机实现带积分型的智能随动系统的原理和方法并给出了程序框图.实时控制结果表明:该智能随动系统的速度跟随误差远小于数字PI、PID和无波纹最小拍随动系动,明显地提高了系统的快速性

为了进一步提高板带热轧厂厚控精度及控制品质,需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型,以实现活套高度与张力系统的解耦控制.在分析其动态耦合过程的基础上,考虑到实际的活套系统在工作过程中变量的变化离其稳态工作点的偏差很小,以实际热轧现场数据为依据,给出了完整的传递函数表达形式. 采用线性预测模型的BP神经网络PID控制策略以减弱系统的耦合影响,以提高控制效果.仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果

介绍一类智能模糊控制算法及其在电加热炉中的应用。实时控制结果表明:它比一般PID控制算法具有超调小,响应快和精度高的特点

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

分析了板材轧制控制过程,给出了板厚板形综合系统(AGC-AFC)反馈闭环控制的数学模型;对AGC-AFC系统进行了解耦;引进Smith预估器补偿系统延迟环节的影响;最后采用PID方法实现对AGC-AFC系统的控制.仿真实验结果显示了上述方法的有效性

球磨机制粉系统具有大惯性、大时滞和强耦合等特点,很难建立精确的数学模型.本文分析了球磨机制粉系统的动态特性,并为其设计分散线性自抗扰控制方案.该方案综合分散控制和线性自抗扰控制器的优点,结构简单,不依赖于对象精确模型,可以对被控对象中存在的耦合、干扰和不确定性等进行估计并补偿.根据实际现场要求,对球磨机制粉系统进行设定值跟踪实验、输入扰动实验和性能鲁棒性实验,并比较所设计方案与PID方案的控制性能.结果表明,分散线性自抗扰控制具有更强的解耦能力和抗干扰能力,且性能鲁棒性更优