基于DRNN神经网络的脱苯塔的控制研究

脱苯塔是一个多输人多输出的对象,它由多级塔板组成,内在机理复杂,对控制作用响应缓慢,参数问相互关联严重,一般常规控制很难达到理想的控制要求,本文针对工业系统模型未知情况,结合脱苯精馏塔,研究了这类不确定非线性系统的神经网络建模及预测控制问题.将此控制方法应用于脱苯塔脱苯过程的温度控制中.仿真结果表明,该方法对脱苯过程的温度的控制效果是比较好的.     

高温空气非稳定燃烧火焰特性数值模拟研究

应用非定常N-S方程,k-ε湍流双方程模型,EDC燃烧模型和离散坐标辐射传热模型,对高温空气换向非稳定燃烧特性进行了初步研究.比较了在理想换向条件和实际换向条件下,非稳定燃烧过程对炉内温度特性的影响.计算结果表明,换向瞬间炉膛压力有较大波动,甚至出现负压.助燃空气射流状态对非稳定燃烧过程中炉内温度、氧浓度有一定影响.针对模拟结果,提出蓄热式加热炉换向优化控制方案,为蓄热式燃烧系统的研制提供了理论指导.     

三相生物流化床味精废水处理的优化控制研究

针对三相生物流化床味精废水处理过程的闭环控制进行研究,在考虑其大滞后性、复杂非线性等特点的基础上,提出一种基于人工神经网络的非线性模型预测控制方法以实现处理过程的闭环优化控制.该方法首先建立味精废水处理工艺模型,采用非线性模型预测控制方法对模型进行校正,并利用序列二次规划法解决其约束非线性规划问题,最终实现味精废水处理的闭环优化控制.仿真和实验结果表明该方法有效,可实现闭环实时控制,具有广阔的应用前景.     

钢板冷却过程中厚度方向的温度均匀控制

钢板厚度方向上的温度分布直接影响钢板的性能和板形.采用现场数据进行了钢板冷却温降过程模拟计算,对比了连续冷却和间歇冷却条件下钢板厚向温度分布,建立了上下水量比线性回归模型并给出连续冷却和间歇冷却方式下的水量比值.通过采用分段排布集管、间歇冷却、合理选择水量比等温度均匀控制方法控制钢板厚度方向和上下表面的温度分布均匀,将钢板厚向温度均匀控制方法应用到国内某中厚板生产线,提高了钢板的质量和经济效益.     

LF精炼终点钢水温度的预报模型

采用多元回归分析方法建立了宝钢-炼钢LF精炼终点钢水温度的预报模型.应用该模型对LF精炼终点钢水温度进行预测,对预测结果进行了统计分析,结果表明该模型对LF精炼终点温度的预测误差在±10℃时的命中率达到95%.     

插电式并联混合动力汽车模型预测控制

将动态规划应用于模型预测控制构架中,建立了基于空间域的插电式并联混合动力汽车燃油经济性预测控制数学模型.基于动态规划的插电式混合动力汽车全局优化控制的仿真表明,蓄电池荷电状态(SOC)基本上都是从行驶起点时的最大值逐渐减少到终点时的最小允许值,提出理论SOC参考斜率作为模型预测控制SOC的参考斜率,并以未来行驶工况中出现的特殊工况为依据对理论SOC参考轨迹进行修正.结果表明采用此方法能使模型预测控制策略的控制效果接近全局优化控制策略的计算结果,汽车油耗显著降低.     

四辊CVC冷带轧机板形预测控制研究

针对某1420mm冷连轧机第1机架板形闭环控制系统,客观存在带钢运行速度慢(时滞严重)、轧制力不稳定、轧辊磨损严重和来料带钢板廓波动剧烈等因素,目前在线使用的PID控制算法难以满足进一步提高板带轧机板形控制精度的要求.为实现其精确控制,应用模型预测控制(MPC)理论,设计预测控制器,并采用滚动优化、反馈校正的控制策略.构造状态预测观测器,使闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外,从而使其优化控制规律完全可按无时滞系统进行设计.仿真研究结果表明该方法远比目前带钢生产中广为采用的PID控制策略优越,系统的响应快,超调小,鲁棒性强.     

LF钢包炉精炼终点钢水温度的预报模型

采用多元回归分析方法建立了宝钢一炼钢厂LF钢包炉精炼终点钢水温度的预报模型，应用该模型对LF精炼终点钢水温度进行预测，对预测结果进行了统计分析，结果表示该模型对LF钢包炉精炼终点温度的预测误差在＋10℃时的命中率达到95％。     

辊底式高温固溶炉在线数学模型的开发及应用

为精确跟踪某公司新建辊底式高温固溶炉内钢板温度,详细研究了明火炉内炉气温度、钢板内部导热和炉内传热机制,建立了考虑炉段间耦合的炉气温度数学模型和钢板温度跟踪模型,采用FDM法对数学模型离散化,结合TDMA数值方法进行求解.在线应用结果表明所建立的数学模型简单、可靠,为钢板加热质量的控制提供了科学依据,提高了出炉温度命中...     

LF精炼智能控制技术分析和展望

对LF精炼具体控制模型温度预报、成分预测、底吹控制、电极自动控制等单系统应用情况逐一分析,阐述了LF精炼国内外智能控制研究应用现状。在此基础上,提出LF精炼模型控制、新监测技术应用、大数据处理的协同融合发展理念,并分析LF精炼智能化发展的方向。     

预测控制理论综述

研究多种用于预测控制的方法,包括模型预测控制、动态矩阵控制、鲁棒预测控制以及设计和分析预测控制系统的内部模型控制.经过比较后认为模型预测控制适用于渐进稳定的线性过程,但在实施中需要注意若干问题,例如:稳态余差问题、脉冲响应系数长度N的选择等.动态矩阵控制算法比较简单,计算量少,鲁棒性较强,适用于纯滞后、开环渐进稳定的非最小相位系统.     

冷轧罩式炉退火离线模型研究及应用

通过建立罩式炉热工工艺模型及传热过程分析研究、建立钢卷传热过程控制方程并离散化、传热模型控制方程分析计算、运用MATLAB编程求解,完成离线传热模型的编程与求解并确定冷点位置,开展插片试验进行离线模型研究结果验证,确认离线模型研究结果具有指导意义.根据模型研究结果进行现场实际降低冷点温度试验,经过三轮降低冷点温度试验,...     

焦炉加热复合智能控制系统的研究与应用

 焦炉是具有大时滞、强非线性、多变量耦合、变参数的复杂对象。直行温度受多种因素的影响,传统的控制方法难以满足焦炉加热控制的要求。提出了间歇加热控制与加热煤气流量调节相结合的控制原理,利用模糊控制、神经网络等智能控制方法建立了焦炉加热的智能控制策略和模型。该控制策略采用一前馈、二反馈和智能控制相结合。根据焦化机理建立焦炉供热量前馈模型,并提出结焦指数CI反馈模型控制焦炉的炼焦过程。基于线性回归和RBF神经网络构建火道软测量模型,为控制建立温度反馈环节。智能控制方法用于调节停止加热时间和加热煤气流量。最后研究开发了焦炉加热的复合智能控制系统。实际运行结果表明：该系统能够实现焦炉加热的智能控制,稳定了焦炉生产,有效地提高了焦炭质量和降低了能耗,具有很好的实用价值。     

基于小波神经网络的通用模型自适应控制

提高控制系统鲁棒性的一种有效的方法是应用自适应控制.本文结合通用模型控制策略(Common Model Control-CMC),应用小波神经网络(Wavelet Neurall Network-WNN)自适应控制方法实现对被控对象的逆控制,从而提出基于小波神经网络的通用模型自适应控制(Common Modlel Adaptive Control-CMAC).基于小波神经网络的自适应控制器能产生复杂的控制规律,能更精确地逼近非线性被控对象,也克服了通用模型控制策略要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性.该控制策略的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

永磁磁浮列车虚拟编组运行速度鲁棒控制方法

永磁磁浮是一种磁浮轨道交通新制式,可有效缓解城市交通拥堵。列车虚拟编组是提高轨道交通运营效率的重要前沿技术之一,研究永磁磁浮列车虚拟编组的速度鲁棒控制,对提高城市轨道交通运营安全和效率有重要意义。针对永磁磁浮列车虚拟编组模式下状态切换和自适应巡航过程中速度易受干扰、控制不稳定问题,对动态编组、自适应巡航、动态解编三个阶段进行分析,并采用分段控制策略,对列车虚拟编组三阶段进行状态切换;分析虚拟编组永磁磁浮列车组之间的数学关系,建立数学模型,采用模型预测控制算法对自适应巡航阶段速度进行协同控制,并在Matlab仿真环境下进行模拟。通过仿真验证了本文所提建模和控制方法的有效性,且模型预测控制方法鲁棒性能优于传统的PID控制算法,采用模型预测控制算法超调量减少了4.9%;同时,采用分段控制方法实现了虚拟编组三阶段状态平稳切换。实验结果表明相比传统的列车速度控制方法,本文方法在提升磁浮列车速度跟踪控制精确度和鲁棒性方面具有显著优势,证明了本文提出建模和控制方法的有效性和可行性。     

基于函数型数字孪生模型的转炉炼钢终点碳控制技术

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景.      

污染物浸入水体过程的离散PI控制

法案物浸入水体是一个非常复杂的过程,应用离散PI过程控制理论,通过过程监视,过程的离散传递函数以及过程调整,建立了主要污染物的过程控制模型,对主要污染物指标的排放浓度实现了过程的PI控制,并在实际生产中得到了验证。     

广义预测控制在泵池回路中的应用

广义预测控制融合了预测控制和自适应控制的优点,是自适应控制中另一类型的预测控制方法,易于在线估计参数,以实现自适应控制。磨矿生产中,泵池回路控制是一个复杂的慢时变动态过程控制,具有很强的非线性、强耦合、大滞后、强干扰等特性,而传统的PID控制算法很难达到理想的控制效果和较高的自动投运率。为此,针对泵池控制回路的特点,提出基于模型性能指标和加权系数的广义预测控制算法,建立了泵池控制模型,并于2010年将该模型应用于金川选矿厂磨矿生产的泵池回路控制。实际工业应用表明,这种广义预测控制具有较强的适应性和较高的控制精度,控制效果优于传统PID控制算法。     

步进梁热处理炉鲁棒优化控制研究

针对冶金领域广泛应用的大型步进梁热处理炉,采用基于热传导及离散化技术得到的状态空间模型,进行鲁棒稳定性分析及控制器设计.考虑系统运行过程中的非线性及不确定性,基于李雅普诺夫稳定性定理及LMI方法,给出了系统稳定的充分条件,并进行变增益控制器设计.对辨识得到的系统模型,借助Matlab的LMI工具箱进行仿真及验证,仿真结果表明所得定理能够保证系统具有鲁棒完整性.     

方坯连铸二冷区喷水冷却控制模型

本文在建立连铸凝固冷却过程离线计算数学模型的基础上,对不同浇注温度和拉速条件进行了大量的计算,并应用二元回归方法处理计算结果,得出二冷区各段喷水量的控制模型。用该控制模型通过计算机控制二冷区喷水量不仅可以使拉坯生产稳定,协调、节水、节能,而且可以减少拉漏,提高铸坯质量。