基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模

由于多模过程中各模式间的均值和协方差发生了改变,多变量单模高斯分布的基本假设不再成立.基于递推方法的多模过程软传感器建模存在两点问题:其一,递推建模方法不能及时的跟踪多模过程的改变;其二,递推建模方法的在线计算负荷非常高.为了解决上述问题,本文提出了一种基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模方法.首先,采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵;然后,利用基于模型输出误差范数的可变遗忘因子来跟踪多模过程的动态变化;最后,通过引入一阶干扰理论(firstorder perturbation,FOP)来实现递推奇异值分解,与常规奇异值分解相比递推奇异值算法的计算负荷显著降低.将提出的方法用于田纳西伊斯曼(tennessee eastman,TE)化工过程进行仿真验证,其结果表明了该方法的可行性和精确性.     

热连轧机轧制力和轧制力矩模型研究

研究了一种适用于热连轧机的新型高精度轧制力和轧制力矩模型,建立了一个轧制力功系数和轧制力矩功系数的新型指数公式,将两个系数的表达式统一起来,仅含"压下率"和"压扁半径与出口厚度之比"两个影响因子,形式简洁,物理意义明显.给出了新型指数公式中待定参数的确定方法,求得的待定参数值对不同钢种和不同精轧机架具有通用性.预测实践表明,新型轧制力和轧制力矩模型提高了热连轧过程中轧制力和轧制力矩的预报精度,可用于热轧板带生产线精轧机架的在线控制.     

以可靠性为中心的维修

以可靠性为中心的维修是近40年发展起来的一种新的维修观念,它打破了传统的以定修为主的维修方式。随着RCM在国际上的推广和应用,其理论和方法的研究逐渐受到人们的重视,并且在实践应用中也取得了明显的经济效益。文中介绍了RCM的起源、思想实质与应用现状,并就RCM的下一步研究方向进行了讨论。     

冷连轧机仿真系统的设计和实现

以某轧钢厂2030五机架冷连轧机的穿带工艺研究为背景，对轧制过程中所涉及的模型进行了认真的分析和提取，并对整个过程中的所有设定参数进行了全面的计算和仿真，提供了基本参数的输入、修改以及穿带过程、动态过渡的各个显示窗口和画面。此软件包具有形象、方便、实用等特点，并为现场提供一个安全、可靠、离线的试验软环境。     

基于过程统计的轧机厚控系统故障诊断

针对采用设备故障诊断方法对轧机厚控系统设备部件进行故障诊断时，只能对厚控系统的局部环节进行诊断的不足，评价了轧机厚控系统的整体性能。采用过程统计的方法对带钢厚度偏差的分布规律进行实时分析，建立带钢出口厚度偏差的过程统计控制图，并结合轧机设备运行过程中一些必要的设备状态信息，从机理上诊断出几类典型的故障现象，从而完善了轧机厚控系统的故障诊断。     

基于指标选择和密度评估删除的高维多目标进化算法

尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但平衡种群收敛性与多样性的困难仍然存在.对此,提出一种基于指标选择和密度评估删除的高维多目标进化算法(indicator selection and density estimation deletion-based manyobjective evolutionary algorithm, MaOEA/IS-DED).该算法在环境选择过程中采用基于Iε+(x, y)指标的选择策略和基于移动的密度评估删除机制协作逐一剔除种群中收敛性和多样性差的个体,进而使种群个体从多样性好的搜索方向上收敛于真实Pareto前沿,完成平衡收敛性与多样性.具体地,前者选择Iε+(x, y)指标值最小的一对个体,其在空间中表现为搜索方向最相似的个体;后者利用自身兼顾种群收敛性和多样性的特性,比较被选的这对个体且删除这对个体中收敛性和多样性较差的个体.实验结果表明, MaOEA/IS-DED算法在处理高维多目标优化问题时能获得较强的竞争性能.     

Multi-Agent的连续轧制过程控制系统研究

结合带钢连续轧制过程控制系统的特点,提出基于多智能体理论的控制方法.将多智能体理论应用于连续轧制过程的控制之中,给出了基于多智能体轧制过程的控制系统架构,并对多智能体控制系统的划分机制、协调机制和模型结构等关键问题进行了分析和研究,提出一套基于多智能体的带钢连续轧制过程控制系统的全新控制结构.该系统有利于建立轧制流程的广义集成模型,消除控制系统之间的耦合关系,实现连续轧制生产的高度自动化和智能化.     

板带轧机AGC变刚度控制的研究

基于某钢厂一热连轧机的实际控制系统,对变刚度控制做了较为深入研究,并对变刚度控制的原理进行详细地说明和推导。最后,通过对轧制工艺上的约束和控制系统本身要求的研究,提出变刚度系数的合理取值范围。