焦炉集气管压力模糊控制系统的研究

针对焦炉集气管压力控制系统的强耦合、参数时变的特点,提出了一种自寻优模糊控制器,实现焦炉焦气管压力的自动控制。实验结果表明,这种模糊控制器是成功的。     

焦炉集气管压力协调控制系统及其应用

针对煤气厂三座焦炉集气管压力系统的复杂性,提出了多座焦炉集气管压力的智能解耦控制方法。根据生产工艺以及集气管压力的特性,应用了系统控制器,系统实现了三座焦炉集气管压力的智能解耦。实际运行结果表明,当外界因素造成集气管压力波动情况时,系统通过迅速调节相应的蝶阀开度,在短时间内实现了集气管压力的稳定,并且能够保证压力稳定在正负20Pa。     

焦炉集气管分管压力自适应模糊控制算法

针对焦炉集气管压力控制难以建立精确的数学模型,且工况复杂等原因,提出采用集气管分管压力自适应模糊控制算法,在线调整控制器参数。该算法在兖州矿区焦化厂实际应用中取得良好的效果。     

焦炉集气管压力智能协调控制系统及其应用

根据集气管系统的工艺流程和动态特性,提出了一种分层智能协调控制方法,将集气管控制系统划分为3个层次:基础控制级,解耦级和协调级.通过分层结构处理过程的复杂性,实现算法的模块化,便于算法设计、调试、使用和维护.采用了基于多变量模型辨识的解耦控制,并通过协调专家系统协调各层次的控制行为,提高控制系统整体的适应性、可靠性,改善控制品质.基于西门子S7软硬件系统的实现了智能协调控制系统,实际应用取得了良好的效果.     

焦炉集气管压力优化控制策略

以唐山钢铁(集团)有限公司炼焦制气厂1号、2号焦炉集气管工艺过程为例，介绍了一种普遍适合于钢铁企业焦炉集气管压力调节的控制策略。     

焦炉集气管压力自适应预测解耦控制系统设计

针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性、时滞等特点,在系统控制过程中将压力分段考虑,用基于RBF神经网络辨识的单神经元控制器和PID控制相结合的方法,保证集气管压力稳定在工艺要求的范围内;在总管控制级用RBF神经网络预测模型对鼓风机机前吸力的实际输出进行超前预测以克服鼓风机控制系统的时滞.仿真示例和应用结果都表明该方案具有理想的控制效果.     

非线性炉群智能解耦的一种新算法

针对系统的非线性多变量耦合特性,提出了一种基于隶属函数的模糊神经网(MFFNN)智能解耦的新算法,通过神经网络的自学习能力,调节隶属函数的形状及结论值,使MFFNN具有自学习、自适应的能力,并用主机、接口及炉群组成系统验证了该算法,仿真及用于炉群智能解耦实测数据表明,这种算法对于非线性多变量的解耦效果良好.     

焦炉集气管压力系统智能控制与仿真

由于焦炉集气管压力系统具有强干扰、多耦合、时变和非线性的特点，目前的控制系统效果并非十分理想。针对这种情况，提出将参数在线自调节与多变量模糊规则解耦相结合的智能控制策略，设计了焦炉集气管压力智能控制系统，并利用MATLAB进行了仿真研究。仿真结果表明，该智能控制系统可获得理想的调节效果。     

基于模糊理论的焦炉集气管压力控制系统的设计与实现

针对湘钢焦炉集气管压力和鼓冷系统吸力控制特点,对原有系统进行改造,将模糊控制技术和常规PID控制技术相结合,提出了一种基于模糊理论的焦炉集气管压力控制方法,结合相邻通道的波动引起的耦合现象,采用模糊解耦原则进行解耦控制。通过matlab仿真表明：模糊PID参数自整定算法与常规PID相比,具有更好的动态特性。实践证明该方法有效实现了对集气管压力系统的智能控制。     

焦炉集气管压力模糊神经网络控制系统

针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统的特点,提出了一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案:应用遗传算法对模糊神经网络结构和参数进行优化,采用PLC的逻辑梯形图语言编程实现智能协调运算,将系统的硬件高可靠性、软件灵活性与现代智能控制相结合,保证了集气管压力稳定在工艺要求范围内.     

煤气混合加压过程的智能解耦控制方法与应用

针对煤气混合加压过程的特点，提出一种融合模糊控制和专家控制的煤气混合智能解耦控制方法。热值压力解耦控制回路以热值为主要控制目标，通过模糊专家解耦控制策略和蝶阀组控制策略，保证混合煤气热值满足要求，同时稳定加压机前的压力；压力控制回路通过前馈和反馈专家控制器，使混合煤气压力跟踪给定值。实际运行结果验证了控制策略的有效性，煤气热值和压力误差均在设定值的5％之内。     

一种新型的智能控制在锅炉控制中的应用

针对国产中、小型电站锅炉燃烧系统参数时变、严重非线性、干扰因素复杂、耦合严重、模型不易确定等问题,应用一种新型的智能控制,解决了系统可控性差,难以实现稳定自动运行的问题.符合我国国产中、小型电站锅炉运行自动化、智能化的要求,可以取得理想的控制效果和良好的经济效益.同时对于提高它们的热效率,降低耗煤量和环境污染具有一定的现实意义.     

模糊-自适应神经元解耦控制在VAV中的应用

采用模糊控制器和自适应神经元解耦补偿器的解耦控制技术 ,对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的 4维传递函数矩阵系统进行解耦控制。通过解耦系统仿真研究 ,为变风量空调系统的解耦控制提供了有效的方法     

煤气混合过程热值与压力的模糊补偿解耦控制

针对煤气混合过程的强耦合、强干扰和非线性等特点,提出一种将模糊控制和补偿解耦相结合的控制方法。首先,根据混合煤气热值和压力控制精度的不同要求,分别设计模糊控制器对热值和压力进行控制;然后,通过分析热值和压力之间的耦合关系,利用补偿解耦控制器对它们之间的耦合影响进行补偿,并结合生产过程中积累的操作经验,设计一种模糊补偿解耦策略,实现混合煤气热值和压力的解耦;最后,针对煤气混合过程中的特殊工况建立专家控制器,对蝶阀的非线性特性采用专家规则修正阀位增量。研究结果表明:混合煤气热值和压力的波动能稳定在较小的范围之内,同时具有较强的抗干扰能力。     

模糊解耦控制技术在VAV中的应用

采用带模糊积分器多变量模糊解耦控制技术，对耦合强烈的四维传递函数矩陈进行解耦，该传递函数矩阵是通过理论分析和动态系统辨识相结合的方法得到的。通过计算机自动控制系统仿真。取得了较好的解耦效果。该技术可以应用到变风量空调系统的解耦控制中。     

智能控制及其应用综述

介绍了智能控制的产生背景以及智能控制的概念、性能和特点,分析了几种典型的智能控制技术及当前的工程应用现状。最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望。     

智能控制及其应用综述

介绍了智能控制的产生背景以及智能控制的概念、性能和特点,分析了几种典型的智能控制技术及当前的工程应用现状.最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望.