1780mm热轧层流冷却自动控制系统的控制模型

以某1780mm热连轧机层流冷却系统为对象,建立层流冷却控制模型,并在实际使用中对影响其控制精度的一些因素进行分析.     

基于灰色神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型的研究

文章提出了一种采用灰色神经网络对煤矿瓦斯涌出量进行预测的方法,并在此基础上详细介绍了灰色神经网络瓦斯预测模型的构建过程,给出了应用实例。仿真结果表明,该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点。     

安钢一次中和料场DCS自动控制系统

介绍了安钢一次中和料场的控制系统,还详述了双调速系统,及所实现的功能.经实验证明,本系统具有高可靠性和一定的借鉴意义.     

智能电子螺旋秤在自动配料系统中的应用

介绍安钢360m2烧结机生石灰自动配料系统的主要组成、智能电子螺旋秤及测速传感器的工作原理和安装等。     

基于多传感器数据融合技术的应用研究

复杂系统的多传感器数据融合是一门新兴的技术,它通过对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理从而产生出单个传感器所不能获得的更有意义的信息.数据融合在军事领域和民用领域都有很大的发展和应用前景.该文提出了一种基于神经网络融合算法的多传感器数据融合技术,对所采用的数据融合技术用于烧结终点预测进行了详细介绍.通过仿真结果证明,该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值.     

自适应PID控制与传统PID控制的无抖振切换

提出一个自适应控制器和一个传统PID控制器相互切换的控制方案,仿真结果表明,自适应PID控制方法在辨识精度、控制性能和跟踪能力等问题上可以和多模型自适应控制相媲美,从而省去了多模型自适应控制寻找大量合适模型集的不易,是一种简便有效的控制方法.     

自适应PID切换控制在烧结自动配料系统中的应用

提出一个自适应控制器和一个传统PID控制器相互切换的控制方案,仿真结果表明,该算法辨识精度高,控制性能优、跟踪能力强,是一种简便有效的控制方法,同时该算法应用于烧结过程的自动化控制中,取得了较好的应用效果。     

基于BP神经网络的烧结矿化学成分预报模型与仿真

烧结矿化学成分的测量是钢铁工业中的关键和难点,并且容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响。本文利用BP神经网络建立烧结矿化学成分的预报模型。通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。     

小样本贫信息条件下高炉冶炼烧结终点组合预测法

由于烧结过程具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的特点,并且烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内,提出应用支持向量机优良的时序预测性能,以及贝叶斯理论能够利用样本信息和先验知识来简化预测模型和优化参数的特性,建立了贝叶斯支持向量机烧结终点的预报模型.首先对烧结终点的机理分析,后分别叙述贝叶斯框架理论和LS-SVM算法,并将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的自动选择,建立起时间序列的烧结终点非线性预测模型.在贝叶斯推断的第一层,进行模型参数的选择;在贝叶斯推断的第二层,进行模型超参数的选择;在贝叶斯推断的第三层,估计模型核参数,然后利用贝叶斯最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)对烧结终点进行预测,并在此基础上构造了烧结终点的贝叶斯最小二乘支持向量机模型.仿真结果和多种模型比较表明,本模型能在小样本贫信息条件下对烧结终点做出比较准确的预测,并具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了令人满意的结果.     

基于灰关联熵法的电力变压器故障诊断研究

提出了基于灰关联熵的变压器故障诊断方法,并介绍了该方法的应用情况。