关键词： 加热炉   数据驱动建模   优化设定   智能控制  

摘要： 钢铁工业是国民经济的重要基础产业,是建设现代化强国的重要支撑。带钢热连轧加热炉作为钢铁冶金行业轧钢系统的重要工序,其核心作用是保证钢坯温度精准控制、满足工艺需要,保证产品高性能。针对带钢热连轧加热炉模型精度和泛化能力需要提高、炉温曲线优化设定与生产计划匹配度低、钢坯全生命加热周期存在非全局优化温度控制等问题,本文以带钢热连轧加热炉为研究对象,以工程应用为落脚点,将理论方法研究与工艺和生产实际紧密结合,围绕带钢热连轧加热炉建模、优化设定和智能控制等方面展开了深入研究,提出了带钢热连轧加热炉新的建模、优化设定和智能控制方法,研究工作和创新性成果如下:1)针对带钢热连轧加热炉非线性和动态性导致模型精度低的问题,构建了基于神经网络带钢热连轧加热炉静态和动态模型结构,提出了一种神经网络的带钢热连轧加热炉数据驱动建模方法,实现了模型精度和稳定性提高。2)针对带钢热连轧加热炉时变性、分布式的特点以及工况条件多变导致模型泛化能力低问题,提出了模型参数与工况匹配的时空分布多元线性回归带钢热连轧加热炉分区建模方法,所提方法验证了从钢坯入口端到出口端拟合程度逐步增强,提高了模型泛化能力。3)针对带钢热连轧加热炉非线性、分布式和温度耦合性导致钢坯上下部温度存在不均匀的问题,构建了带钢热连轧加热炉时空分布非线性自回归模型结构,提出了一种考虑时空分布和模型点耦合带钢热连轧加热炉自回归建模方法。并基于模型耦合性,建立3个沿钢坯运动方向时空分布和模型点耦合带钢热连轧加热炉自回归模型,所提方法验证了模型的精度满足钢坯加热工艺要求。4)针对带钢热连轧加热炉生产指标全局动态优化的问题,提出了面向生产指标带钢热连轧加热炉分层结构优化设定方法。该模型由三层结构构成:第一层结构提出了基于轧制计划的双特征高斯混合聚类算法。第二层结构提出了 Type-2型模糊规则插值的带钢热连轧加热炉设定方法。第三层结构提出了建立知识前馈补偿规则矩阵方法。通过实验验证了所提方法的有效性。5)针对带钢热连轧加热炉内钢坯全加热周期存在非全局优化的温度控制问题,构建了带钢热连轧加热炉沿钢坯运动方向分时协调智能控制结构,提出了一种带钢热连轧加热炉沿钢坯运动方向分时协调智能控制策略。沿钢坯运动方向全加热周期,分别设计了与钢坯加热时间匹配的专家-模糊控制,专家-模糊-PID控制,专家-自抗扰控制,实现了钢坯在各个加热时间周期优化控制。实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词： 无人艇   特征模型   模型辨识   自适应控制   内模控制  

摘要： 水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)是一种新的水上智能装备。随着人工智能和自动化技术的进步,USV等无人装备迅速被广泛应用于军事和民事领域,无人艇的工作环境较为复杂,常常受到江河湖泊中的风、浪、流等外界因素的干扰,并且随着无人艇功能性的增强,不同任务下无人艇自身物理参数也会发生变化,这使得控制难度也进一步提高。高精度的无人艇运动控制作为无人艇系统设计中关键的一环,成为国内外学者们研究的重点。本文针对外部环境变化且模型不确定条件下的无人艇运动控制展开了研究,通过搭建在自研的“CS-Ⅱ”型无人艇上构建自适应控制软硬件架构,并基于特征模型与循环神经网络模型方法实现该无人艇的自适应运动控制。本文主要内容如下:1.开发“CS-Ⅱ”型无人艇船载软硬件控制系统,不同于传统控制平台,该平台包含辨识模块和控制模块,能够与自适应控制算法相匹配;对“CS-Ⅱ”型无人艇的运动学特性和动力学特性进行分析,建立了三自由度模型,并通过水动力参数辨识,获取模型参数,为控制器设计与验证建立基础。2.针对模型参数不确定条件下无人艇的跟踪控制问题,提出一种基于特征建模的无人艇自适应控制方法,用于无人艇的速度与航向控制。通过轨迹误差获得前向速度和艏摇角速度的虚拟控制量;构建速度通道与航向通道的二阶特征模型,并在线辨识获得特征模型参数;在此基础上设计黄金分割控制、前馈控制与积分控制复合的自适应控制器。通过外场湖泊实验对的精确性和自适应性进行了验证。3.为了能够更精确的逼近无人艇非线性模型,提出一种基于循环神经网络的无人艇自适应内模控制方法,通过循环神经网络对无人艇进行模型辨识,并通过该模型进行输出预测,根据内模控制的原理设计控制器,有效解决了正逆模型的可实施性的问题,最后设置基于模型误差阈值的参数更新机制,有效减轻了系统运算压力,提高了控制精度。

关键词： 煤泥浮选   气泡行为   智能控制   图像处理  

摘要： 煤炭浮选过程中,泡沫/气泡尺寸及稳定性影响着精煤产率及灰分,虽然浮选技术已经有了新的发展,但是在微细物料回收和智能化调控浮选方面需要进一步研究。而这两方面研究的核心是气泡,故研究气泡的行为特征既能为优化浮选效果服务也能为浮选智能控制服务。为了智能化控制浮选过程及回收微细粒精煤,本文通过搭建图像识别系统、气泡/泡沫生成系统、浮选优化调控系统等试验平台实现气泡/泡沫图像的采集、识别、分割及提取有效特征值,进而分析气泡的行为特征、泡沫的稳定性与浮选优化调控的关系,并利用量子力学、分子动力学模拟煤、高岭土、起泡剂、煤油及气泡间的微观界面作用分析其作用机理,最终以泡沫图像提取值为特征数据与精煤灰分建立专家系统实现浮选控制智能化。基于以上研究,得到主要结论如下:(1)搭建了泡沫/气泡图像处理系统,提出了用有限对比自适应均衡增强及基于标记定位分水岭分割气泡图像的处理方式提取气泡/泡沫的特征值,并应用于实验规模及工业化图像信息处理,结果表明,该图像处理方法能有效提取泡沫图像的特征值。(2)利用图像提取的特征值进行二次信息重建,试验研究了气泡的行为规律及泡沫的稳定性。在气泡的几何行为规律方面,气泡/泡沫直径是以单峰(充气速率小于0.8L/min,大小1.5 L/min)或双峰分布(充气速率介于0.8和1.0 L/min之间);气泡的直径概率分布为非正态高斯函数一段或二段分布。气泡的运动行为规律方面,气泡的运动速率在0.20 m/s–0.5 m/s之间波动,根源在于气泡的形变及气泡的受迫振动。。泡沫的稳定性试验是以充气速率(1.6–4.8 L/min)、起泡剂浓度(0.03%–0.07%)、煤/高岭土浓度作为参数进行的。试验结果表明,仲辛醇、松油醇、吐温80三种起泡剂浓度均在临界胶束浓度时泡沫稳定性因数最大。引气浮选试验通过调整气泡分布器的充气速率及充气管口实现的。试验结果分析表明,搅拌速率为2200 r/min时,充气管口直径为0.7 mm,引气速率为5.0 L/min时引气浮选效果最好,数据分析结果表明微细粒煤回收率增加。(3)利用量子力学和分子动力学模拟起泡剂(仲辛醇、松油醇、吐温80)、捕收剂(煤油)与煤、高岭土的微观界面作用。根据实验煤样的物相分析以XRD、红外、核磁光谱及XPS确定了煤中各组分含量,并以此建立了煤的分子模型,用于分析煤与捕收剂的界面作用构型,通过N、S、O等极性基团与煤油、仲辛醇、吐温80、松油醇的吸附关系从微观层面解析了捕收剂的罩覆作用及起泡剂的桥连作用。(4)搭建了基于图像处理的智能化煤泥浮选系统应用于西曲矿选煤厂智能化控制。通过气泡面积、泡沫承载量、灰度方差、平滑度和歪斜度与精煤灰分进行BP神经网络训练进而预测浮选精煤灰分,生产实测灰分与预测灰分误差在±0.5内。实现了以泡沫气泡图像信息提取为基础的浮选智能化控制。

关键词： 电力变压器   油浸风冷   自适应控制   神经网络   硬件冗余  

摘要： 电力变压器作为整套电力系统中的核心设备,在电力电能的连接、传输、分配中起着关键作用。变压器的运行寿命与其内部温度密切相关,因此变压器冷却控制系统的性能表现对其正常运行至关重要。对变压器现有冷却器控制系统进行分析,存在控制策略单一、冷却器能耗和故障率较高、冷却容量过渡不够平滑等问题,难以满足现有智能变电运维体系的要求。针对这些问题,通过调查统计北方某省500k V的变压器冷却系统,选择其中运用最多的油浸风冷型(Oil Natural Air Forced,ONAF)变压器作为本文研究对象,首先设计了变压器冷却器的控制策略,进一步,设计了基于双CPU型PLC的控制系统硬件及软件系统。首先,建立了油浸风冷式变压器散热与温升的计算模型。针对油浸式自然风冷变压器,研究其内部热量的不同散出方式。分别对热传导、对流和辐射三种情况进行了分析与计算,并建立了变压器损耗与散热量的计算模型。进一步,对变压器的绕组、平均和顶层的温升进行了计算,探究了影响变压器温升的相关影响因素,得到了变压器的温升模型,为冷却器控制策略的改进和优化提供了依据。然后,对变压器冷却器控制策略进行了研究。结合变压器的运维经验和相关运维规程,针对现有冷却器控制系统能耗高的问题,设计了根据顶层油温区间来选择不同控制模式的策略;针对现有冷却器控制系统中冷却器投入不均衡的问题,提出了冷却风机智能轮换投切模式;针对现有三位式控制系统对变压器温控系统控制效果不佳的问题,结合模糊控制、PID控制和神经网络的控制方法,设计了具有自适应功能的冷却器控制器,实现了由顶层油温对冷却风机的投入数量进行控制的功能。最后,完成了变压器冷却器控制系统的软、硬件设计。基于上述控制策略,先进行了硬件设备的选型及设计。重点进行了PLC的硬件冗余组态和相关元器件的参数设计,并进行了现场安装布局设计。进一步,完成了控制系统的软件设计,主要包括控制系统主程序、冷却风机模糊控制程序和风机智能投切子程序的设计,具备监控功能的人机交互界面设计,以实现冷却风机模糊控制和智能投切。本文从变压器现场运维中遇到的多类型问题出发设计了主变压器冷却器的智能控制系统。该系统具有智能程度高,控制灵活方便、温度变化平滑等优点,对新投运设备的设计和旧设备的改造均能够提供借鉴。

摘要： 爱尔兰戈尔韦大学和美国麻省理工学院研究团队详细介绍了医疗设备技术的一项突破：他们创建了一种智能植入式装置，可在给药的同时感知药物何时开始被排斥，并能借助人工智能（AI）改变形状以调整释放的药物剂量，同时还可减小疤痕组织的影响，该技术可为患者提供智能、持久、量身定制的治疗。研究团队最初开发的第一代装置，没有考虑到不同患者个体反应不同，最终导致疤痕组织将其包裹起来，妨碍了装置的应用。此次，他们利用AI技术使装置能够对植入环境作出反应，并有可能减少疤痕组织的形成而保持更长的使用寿命。

关键词： 切换系统   信息物理系统   平均驻留时间   传感器攻击  

摘要： 随着信息化和工业化的深度融合,传统的切换系统已经不能满足现代生产装备信息化和网络化的需求,切换信息物理系统是一个集物理过程、网络通信和自动控制于一体的多维复杂系统。通过将计算和通信集成到物理过程中,实现了计算、通信与物理过程的高度融合,使系统具备实时感知和动态控制的能力。但是由于通信过程的开放性,系统容易受到网络攻击的影响,导致系统性能下降,甚至破坏稳定性。因此,如何进行控制设计来保证切换信息物理系统受到网络攻击后仍能稳定的完成设定任务显得极为重要。为了解决上述问题,本文研究了传感器受到不同类型攻击下切换信息物理系统的稳定性问题。针对攻击信号的不同形式,进行相应的数学建模,设计自适应控制器、自适应律和切换信号,来保证切换信息物理系统的稳定性。本文的主要工作如下:(1)研究了带有未知常值状态无关的攻击信号下切换信息物理系统的稳定性,在攻击信号与状态无关的情况下,设计了一个状态观测器来预估系统状态的变化,并设计对应的自适应控制器和自适应律来抵消未知攻击信号给系统带来的影响。采用平均驻留时间的方法设计合适的切换信号。利用多Lyapunov函数方法证明了切换信息物理系统的稳定性。(2)研究了带有未知常值状态相关的攻击信号下切换信息物理系统的稳定性,首先给出了相关定义,针对未知常值状态相关的攻击信号,设计自适应控制器和自适应律来改善传感器被攻击后系统的不稳定性。其次,采用平均驻留时间的方法设计合适的切换信号。最后,利用多Lyapunov函数方法证明了切换信息物理系统的稳定性。(3)进一步研究了带有未知时变状态相关项的攻击信号下研究切换信息物理系统的稳定性。针对攻击信号既是时变的又是状态相关的情况,设计一个自适应控制器和参数投影自适应律来保证自适应参数的有界性,设计具有平均驻留时间约束的切换信号。利用多Lyapunov函数方法来证明切换信息物理系统的稳定性。(4)通过飞行器的例子进行仿真测试,并给出仿真结果和分析,仿真结果表明所设计的控制器和自适应律能够保证传感器受攻击后系统依旧是稳定的,验证了前面理论的正确性。

关键词： 下肢外骨骼机器人   自适应中枢模式发生器   人机协同   自适应步态控制  

摘要： 近年来,随着人们对下肢助力、助残及医疗康复等运动辅助需求的日益增多,下肢外骨骼机器人的相关技术与产品蓬勃发展。然而,现有下肢外骨骼机器人多针对标准化场景下的单一步态控制研究,存在明显的滞后性及功能单一性,难以实现人机间的协同运动及自适应步态控制。围绕人机不协同及自适应步态控制效果差的问题,本文基于人体工程学对下肢外骨骼机器人进行结构设计,结合人体运动意图及自适应中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG),设计协同自适应CPG控制系统,并搭建其样机系统以开展协同自适应CPG的轨迹跟踪实验。本文主要在以下几个方面展开研究工作:(1)下肢外骨骼机器人系统设计:本文针对实际应用需求,对下肢外骨骼机器人实体样机进行设计。首先,调研人体临床步态(Clinical Gait Analysis,CGA)数据库及中国成年人人体数据,基于拟人化原则确定下肢外骨骼机器人的结构尺寸、自由度、调节装置及关节限位等设计参数;其次,根据设计参数,利用Solid Works建立下肢外骨骼机器人的数字化模型;最后,设计相应的协同控制系统框架,据此,分别从硬件和软件方面搭建其控制系统,为后续的实物验证奠定基础。(2)人机系统运动学、动力学建模:为使下肢外骨骼机器人贴合人体实际运动角度,根据人体步态特征,对人体下肢及其模型进行简化。首先,通过D-H参数法建立下肢外骨骼机器人系统运动学模型,对其进行正运动学分析,求解出各关节间的位置变换关系及角度表达式;其次,利用拉格朗日法分别建立人机系统支撑相和摆动相的动力学模型,为后续的样机搭建、仿真分析和控制算法提供理论基础。(3)自适应中枢模式发生器系统搭建:首先,本文针对人体步态的节律性和周期性特点,利用Hopf振荡器搭建CPG网络,并基于Dynamic Hebbian Learning学习算法对CPG进行优化,学习各关节的步态数据曲线;其次,结合人体运动意图和自适应CPG构建协同自适应CPG控制器,通过实时检测人体位姿信息调控CPG网络参数,从而实现下肢外骨骼机器人步长、步幅和步频等关键步态参数的在线调节。(4)协同自适应控制实验:基于用户肢体的运动意图识别,运用本文设计的协同自适应控制系统,进行下肢外骨骼机器人步幅和步速自适应调节的轨迹跟踪实验。首先,以基础步态数据和自适应CPG作为输入,基于ADAMS和Simulink的下肢外骨骼机器人虚拟样机进行联合仿真分析,初步验证模型的合理性及可行性;其次,根据仿真验证的结果对自适应控制器进行调整、优化;最后,以协同自适应CPG控制器为输入,分别进行下肢外骨骼人机系统的恒速、步幅及步速调节实验。结果表明了本文所设计的协同自适应CPG可实现对下肢外骨骼机器人的自适应步态控制。

关键词： 不确定非线性系统   自适应控制   智能控制   动态面控制   渐近跟踪  

摘要： 近年来,Backstepping(反步递推)方法在非线性控制理论和实践中都得到了广泛的应用。动态面控制技术是在经典Backstepping理论技术的基础上发展起来的一种有效的非线性控制设计方法。由于该技术不但具备Backstepping方法的优势并且能解决其固有的“复杂性爆炸”问题,因而不管是在理论还是应用研究中都备受重视。然而,基于现有动态面控制技术所提出的控制方案只能保证实现有界跟踪,即跟踪误差只能收敛到一个较小的邻域内,却无法实现零误差的精准跟踪。基于此,本文针对几类典型的不确定非线性系统,结合Backstepping理论、动态面技术和模糊逻辑,提出了一套自适应模糊动态面渐近跟踪控制方案,实现了系统对参考信号的精准跟踪,并给出了闭环系统的稳定性、收敛性和鲁棒性的理论证明。主要内容有以下三个方面:首先,考虑了一类具有非严格反馈结构的非线性分数阶系统的自适应模糊动态面渐近跟踪控制问题。由于非严格反馈系统中的非线性函数包含所有的状态,因此在控制器的设计过程中会产生代数环问题。首先利用模糊逻辑系统来处理未知的非线性,同时利用模糊基函数的单调性成功解决代数环问题。进而设计动态面控制算法,在Backstepping方法的每一步中加入的一阶滤波器可以极大地降低计算复杂度。本文所设计的控制方案可以在保证闭环系统的稳定性的同时实现跟踪误差的渐近收敛。最后,仿真结果验证了该控制方案的有效性。其次,针对具有未知强互联的分数阶非线性大系统,提出了一种事件触发机制下的自适应模糊动态面渐近跟踪控制方案。由于强互联项包含了整个互联系统的所有状态,因此设计方案更加困难。利用高斯函数的性质来处理未知的互联项和非线性函数,这不仅可以在很大程度上放松关于互联的附加假设,并且消除不确定性的影响。此外,建立了一种新的事件触发机制,相较于传统的时间触发方案更能节省通信资源。最后,通过一个仿真实例表明了本文所设计的控制方案在保证闭环系统稳定性的同时还可以实现跟踪误差的渐近收敛。最后,针对全状态约束下的不确定非线性系统,在系统的控制系数完全未知的情况下,提出了一种自适应模糊事件触发动态面渐近跟踪控制算法。通过引入未知控制系数的下界,设计了一个新的障碍李雅普诺夫函数,该函数不仅可以基于边界估计法和光滑函数构造法成功消除控制律中对控制系数下界的要求,又可以使系统状态始终不违反约束。此外,通过在控制器的设计过程中引入正的积分函数,并基于Barbalat引理证明本文设计的控制器能够实现跟踪误差的渐近收敛。最后,通过两个仿真实例验证了该方案的有效性。

关键词： 分布式发电   虚拟同步机   惯量阻尼自适应   神经网络控制   频率调节  

摘要： 近年来随着可持续发展理念的深入,使得以可再生能源为主的分布式发电在世界范围内得到了广泛的重视与发展。可再生能源发电在电网中的占比越来越高,然而这部分电能是通过不含任何惯量和阻尼电力电子转换装置接入电网,这将导致电网在负载变化时出现不稳定情况,严重威胁电网运行安全。 针对上面问题。虚拟同步机(VSG)控制技术作为一种模拟传统发电机组的技术孕育而生。通过该技术为分布式发电系统提供虚拟惯量与阻尼参与电网的稳定调节,可以有效的解决惯量阻尼缺失的问题。本文通过对其进行数学建模,并对传统同步发电机的工作原理进行分析,分析了惯量和阻尼对电网功率波动和频率调节的影响之后,引入智能控制基础之下的神经网络控制,提出了一种优化功率波动、频率响应的惯量阻尼自适应控制算法。 针对虚拟同步机模型的建立。本文首先以一个单区域光伏供电系统作为研究对象,包括直流源装置、逆变器、功率换算器件、负载等,建立同步发电机的转动方程、电气方程和磁链方程,并在此基础上增加功率和频率下垂控制从而使得变换器存在同步发电机的相同的特征。通过数学模型,得到系统的传递函数,分析了时域指标下系统的稳定性后,详尽的给出控制参数主要是有功控制环的惯量系数和阻尼系数的取值范围。 针对惯量和阻尼引入容易引起功率振荡、调节能力减弱问题,探讨了转动惯量和阻尼在负载变换是各阶段的作用。基于传统自适应算法改进得到一个惯量与阻尼协同作用的自适应算法,该算法弥补了常用算法中一二次调频过程中控制信号不足的情况,优化了控制效果。在此基础上再引入神经网络控制,神经网络控制技术可以解决传统算法参数非线性拟合的困难,利用自身学习、非线性映射功能在功率波动的特征点处自适应调整惯量和阻尼系数。 最后搭建仿真和实验的手段验证所提出的自适应控制策略的可行性。本文为了模拟大功率电网,首先通过两台d SPACE搭建硬件在环实验,实现全数字控制来验证自适应算法的准确性。再搭建了一台基于IGBT变换器额定功率为1 k W变载功率为1k W的实验样机,进行实验验证。实验结果证明采用神经网络实现的自适应算法能稳定的输出三相交流电,并且在增加负载的情况下,电网的功率的超调以及频率变化率明显改善,从而验证了惯量阻尼自适应算法的有效性。

关键词： 电液力伺服系统   库伦摩擦   多余力   反步控制   自适应控制   鲁棒控制  

摘要： 被动式电液力伺服系统又称为电液负载模拟器,其可在实验室条件下模拟飞行器和船舶等舵机所受的复杂载荷。由于力加载系统和位置系统直接刚性连接,位置系统的主动运动给正常加载带来了很大的位置扰动,也就产生了相应的多余力,降低了力的跟踪性能。因此,本文结合反步法和自适应鲁棒控制原理,从控制补偿角度对多余力进行抑制,分别对位置系统和力加载系统设计控制器,提高了系统的加载精度,为电液伺服被动加载控制提供了理论支持。 本文以被动式电液力伺服系统为研究对象,结合液压控制及流体力学的相关知识,构建了力加载伺服系统和位置伺服系统的数学模型,给出了被动式电液力伺服系统的耦合框图。分析了伺服系统存在的摩擦现象,并综合考虑库伦摩擦和未建模动态,推导出了更符合实际的非线性数学模型。 针对位置系统的非线性模型,设计基于李雅普诺夫稳定性的位置系统反步控制器,并在Simulink中搭建其仿真模型,通过选取合适的反馈系数,在不同频率下对比分析了反步控制器和PID控制器的跟踪效果,验证了所设计反步控制器的有效性。分析了多余力频域特性,为加载系统控制器设计提供了理论指导。 基于含有位置扰动的加载系统非线性模型,针对其存在的参数非匹配不确定性和不确定非线性问题,设计了反步自适应鲁棒控制器。通过逐步构造李雅普诺夫函数,将库伦摩擦幅值作为参数估计值以对摩擦进行补偿,给出了自适应律和自适应函数,得到了包含模型补偿项、线性鲁棒反馈项和非线性鲁棒反馈项的控制器,并证明了系统的稳定性。该控制策略相较于单一的自适应控制,可使每个误差变量均能收敛到较小值内,且使系统具有一定的鲁棒性。 利用Simulink对整个被动式电液力伺服系统进行仿真分析,调试出较优的自适应增益和控制器参数,对比分析采用传统PID控制器和反步自适应鲁棒控制器的力跟踪情况,验证了该控制器多余力抑制和自适应估计效果,且多个未知参数出现在同一方程内,其参数估计的准确度要低于未知参数较少的方程;通过分析位置和力信号在非同频和同频工况下以及不同位置扰动频率下多余力的抑制情况,验证了控制器的鲁棒性能;通过分析系统的不同摩擦形式,验证了控制器的摩擦补偿效果;综上,通过各种工况下的仿真对比分析,验证了本文所提出的控制策略的有效性。