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作者:admin 发布::2019-10-28


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         (1)模糊神经网络方法,基于模糊神经网络方法,设计了具有学习、智能和自适应能力的活套张力控制器,采用RNN(RecurrentNeuralNero)方法调节PID增益,有效解决了系统运行参数变化问题。


        (2)观测器多变量方法, 设计了基于观测器的多变量控制方法,并应用到铝热轧穿带过程中,提高了张力控制精度。


        (3)内模控制方法,提出了基于分散协调的活套张力控制方案,降低了角度和张力之间的耦合,每个控制器分别基于两自由度内模控制(IMC,InternalModelControl)结构进行设计,具有跟踪参考值和抑制低频扰动的能力,为改善张力环的暂态响应,进一步设计了阻抗控制。



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         (4)H控制,非交互控制(NIC,NonInteractiveControl),在传统的PID控制的基础上添加了交叉控制项,成功减小了张力与角度间的耦合。控制器因其结构简单在实际生产过程中应用广泛且效果较好。但这种方法无法协调控制张力环与角度环,系统动态响应不理想。为克服这一问题,提出的基于H方法的控制策略,通过加权矩阵协调两个子系统的控制。还有一种方法是结合NIC控制结构与H控制方法,充分发挥两者的优势,取长补短,提高控制系统性能。


         (5)最优控制,基于性能指标最优提出了积分型最优调节器,设计了最优控制器。



       (6)鲁棒自适应控制,提出了传统鲁棒控制方法,不能同时保证系统在高低频段的性能,该方法保守性高,响应时间慢;针对这个问题,根据活套参数变化,在传统鲁棒控制的基础上实现了鲁棒自适应控制,但该设计仍然是对单输入单输出进行分析,不能处理系统的耦合问题。





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