冶金自动化专业工程教学探索

为了进一步落实“卓越工程师教育培养计划”,在冶金自动化专业教学实践中进行了探索与实践.采用与企业紧密结合的教学方式,增强了学生的工程意识;采用工程案例教学,加强了学生的工程实践能力;采用工程实践教学,促进了学生的实践创新能力.打破了常规的理论与实际脱节的教学方式,在教学实践中取得了良好的效果.     

链篦机-回转窑温度场过程控制系统设计

链篦机-回转窑温度场控制系统具有大滞后、非线性、多变量、强耦合的特点,很难建立控制过程数学模型,常规PID控制器难以实现有效控制。本文深入研究了球团生产工艺机理,并对某球团二厂进行现场调研,采用了模糊控制和解耦控制的理论,设计了模糊控制器和解耦控制器,对链篦机-回转窑温度场控制系统进行了详细设计,并借助于MATLAB对模糊解耦控制器进行了仿真,仿真结果证实了模糊解耦控制器合理性,为操作工提供了操作指导,也为将来实现球团自动控制打下基础。     

BP神经网络自学习PID算法在PLC的实现

目前神经网络自适应PID算法在理论研究方面的成果已经较多,在实际生产过程中的应用较少.以水箱控制为被控对象,利用神经网络在线调节PID控制器参数来增强系统的自适应能力,并采用PLC编程语言完成算法实现,将其应用于实际的液位控制系统中.实际运行结果表明,该系统运行稳定可靠,调节时间和上升时间提高了30%.     

BP神经网络自学习PID算法在PLC的实现

目前神经网络自适应PID算法在理论研究方面的成果已经较多,在实际生产过程中的应用较少。以水箱控制为被控对象,利用神经网络在线调节PID控制器参数来增强系统的自适应能力,并采用PLC编程语言完成算法实现,将其应用于实际的液位控制系统中。实际运行结果表明,该系统运行稳定可靠,调节时间和上升时间提高了30%。     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法。仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

基于PLC的模糊PID控制器设计

将模糊控制器和常规PI控制器结合起来,选取合适的隶属度函数和制定出模糊控制规则,分析输入变量的量化因子、输出变量的比例因子在模糊控制系统中对系统性能的影响。将常规PI控制、模糊PI控制通过THJ-2控制实验装置进行实际的液位控制实验,并用MCGS对系统进行监控。实验结果表明,采用模糊PID控制的水箱液位,较常规PI控制其响应速度快,且较快地达到稳态,从而改善系统的性能。     

基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制

针对煤气混合加压过程中混合煤气压力和热值控制问题具有强耦合、非线性和较大时滞的特点,利用单神经元自适应PID控制器具有参数自学习能力,提出一种单神经元自适应PID解耦控制方法.仿真结果证明了设计方案比传统的控制方案具有较好的动态性能,验证该方法的可行性.     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC)，结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器，这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值，然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化，避免了参数选择的盲目性。仿真结果明显优于传统的PID控制器，同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器。同时，在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法。     

一类扩展结构大系统分散关联镇定的LMI方法

研究一类扩展结构大系统的分散关联镇定问题.假设大系统是在原系统结构上一个个地增加新的子系统而构成,即所谓扩展结构系统,则扩展结构系统的分散镇定问题就是在不改变原结构分散控制律的基础上设计新加入子系统的分散控制律,使加入新子系统后的整个大系统仍能保持稳定且关联稳定.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,推导了一类扩展结构大系统分散关联镇定的充分条件,并给出扩展结构的分散镇定控制器的设计方法.通过算例说明了所提出方法的有效性.