基于热轧钢坯温度优化的综合优化控制方法的研究

提出了热轧生产过程的综合集成控制策略．实现了将轧制生产的过程参数信息反馈到加热生产工序，对加热炉炉温设定进行基于轧制参数信息的动态调节．仿真结果表明，采用该策略能够有效地降低热轧生产能耗，保证轧制生产的顺利进行．     

一种新的灰关联分析算法在软测量中的应用

软测量是一种有效的在线测量技术，它在工业生产中受到越来越广泛的重视。作为实施软测量的前提，辅助变量的选择至关重要，它将直接影响软测量的效率. 灰关联分析是一种研究变量间相关性的新方法，它适于求解不确定性系统中小样本数据之间的关联程度. 深入研究了软测量辅助变量选择过程中存在的问题，基于灰关联分析，提出了一致关联度算法，对辅助变量进行选择。并给出了一种实用的冗余变量剔除方法. 同时，结合仿真实例对其有效性进行验证.仿真结果表明该方法是有效可行的，有助于提高软测量的精度.     

轧前及粗轧过程中钢坯温降的计算机模拟

建立轧钢生产过程各工序的高精度数学模型是集成控制技术在轧钢自动化生产中能够取得良好控制效果的基础，为此详细分析了中厚规格钢坯轧前及粗轧阶段的温度变化机理，并针对轧前及粗轧过程分别建立了二维非稳态传热的温降差分数学模型。对实际生产过程的计算机模拟结果表明，解析计算的精度较高，能够满足实际需要，可用于指导实际生产过程。     

基于核岭回归估计器的常压塔航煤干点推断控制

提出了一种基于核岭回归推断估计器的新型推断控制策略，来实现常压塔航煤干点的在线检测和控制.首先，对支持向量机与最小二乘支持向量机回归算法进行了分析，并提出一种直接优化核岭回归算法.其次，通过采集的二次变量数据和化验数据，用核岭回归方法建立了航煤干点的估计器模型．最后进行了仿真，结果表明，在相同样本集下，与支持向量机、RBF网络模型比较，所提建模方法调节参数少，预测精度高．     

非线性关联不确定变时滞系统的鲁棒绝对稳定控制

采用积分不等式，研究了一类具有状态和输入变时滞的非线性关联不确定系统的鲁棒综合问题．基于线性矩阵不等式（LMI）分别导出了具有扇形角约束和范数有界约束的两类非线性关联不确定系统的线性无记忆状态反馈控制律设计方法，该方法不要求系统的两输入项对系统完全可控．数值实例说明了本文方法的有效性．     

基于神经网络和遗传算法的光合细菌制氢发酵技术研究

生物制氢与畜禽粪便污水处理的有机结合,对于开发新能源、治理污染和废物综合利用具有重要意义。该文在利用神经网络对光合细菌制氢发酵特性进行建模的基础上,将全局寻优遗传算法与神经网络模型相结合,实现了制氢发酵特性的优化,得到了可获得最大产氢量的制氢发酵条件组合。此研究为畜禽粪便污水光合细菌制氢技术的工业化生产提供了有意义的参考。     

一种多参数模糊神经网络控制系统调度算法

针对多回路网络控制系统的数据传输问题,提出了一种多参数模糊神经网络调度算法。首先,运用模糊神经网络的自学习能力对回路误差及误差变化率参数进行训练,并记忆模糊控制规则,确定各控制回路的网络需求度。其次,结合网络需求度参数和网络紧急度参数,采用动态权重算法确定各回路优先级,实现各回路优先级的在线调整。最后,建立了模糊神经网络调度优先级动态权重可调的多回路控制系统的仿真模型。仿真结果表明:在相同的网络带宽占用率下,该调度算法具有良好的动态控制性能,并保证了系统的稳定性。     

基于神经网络的混凝土断裂参数灰色软测量

断裂能和断裂区长度作为骨料的重要参数无法通过常规方法进行检测,基于神经网络提出了一种新的软测量方法,采用灰关联分析作为软测量建模中辅助变量选择的工具,对土木工程中常用的混凝土弯曲梁的断裂能和断裂区长度进行预测,结果表明,该方法具有较高精度,可满足实际需要。