针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制

1.智能控制概论 2.模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

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

第十九章控制与控制过程 第一节控制原理 第ニ节控制的要求 第三节控制过程

范围变更控制 范围变更控制所关心的是:a)对造成范围变更的因素施加影响,以保证 变更得到各方的同意:b)判断范围变更确已发生:c)在实际变更发生时 对其进行管理。范围变更控制必须与其它控制过程(进度控制、成本控 制、质量控制等,见第43节)全面结合起来

1绪论 2污染控制化学基本原理 3大气污染控制化学 4水污染控制化学 5土壤污染控制化学 6固体废弃物污染控制化学 7污染控制化学进展

6.1控制的概念 6.2控制的目的 6.3控制的过程 6.4控制的类型 6.5控制的原理 6.6控制的方法

一. 什么是过程控制 二. 过程控制的发展 三. 简单过程控制系统的基本构成 四. 常用术语 五. 过程控制系统的任务 六. 过程控制系统的设计示例分析

针对中小转炉不宜增设副枪检测、无法进行动态控制的实际状况,提出了自适应静态模型动态化控制的思想:首先建立自适应终点静态控制模型;然后根据枪位-加料模型进行吹炼并启动动态化控制知识库,修正枪位-加料模型及控制量,最后启动预报模型进行终点预报指导出钢,根据实际吹炼数据验证,终点控制模型具有良好的跟踪性,终点预报模型的终点C,T命中率分别达到68%和63%

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