预测外推算法在热连轧机厚度控制中的应用及其效果

"预测外推在热连轧机厚度系统中的应用 (2010年) - 北华大学学报(自然科学版), Vol.11 No.6, Dec.2010, 作者: 顾波, 孙和平, 李智敏" 这篇论文探讨了在热连轧机厚度控制系统中如何应对由监控自动厚度控制（AGC）技术引发的纯滞后问题。热连轧机在生产过程中，为了确保带材厚度的精确控制，需要高效的控制策略。然而，传统的比例积分微分（PID）控制器对于纯滞后问题往往显得力不从心，这主要由于系统的滞后时间，包括程序算法和执行机构的延迟，会严重影响系统的稳定性和动态性能，从而导致带材厚度的精度波动。 顾波、孙和平和李智敏提出了一种预测外推数据处理算法作为控制策略。预测外推是一种基于模型预测的控制方法，它能够通过预测未来过程变量的行为来提前做出决策，以减少或消除滞后对系统性能的影响。该算法通过分析历史数据并进行预测，能够在控制信号发出前预估出未来系统状态，从而更有效地补偿滞后效应。 通过仿真研究，论文验证了预测外推算法的有效性。仿真结果表明，该算法能显著改善系统的动态响应，提高带材厚度的控制精度，这对于有色冶金行业提升带材质量具有实际意义。论文的这一研究成果不仅为热连轧机的控制提供了新的解决方案，也为其他存在类似滞后问题的工业过程优化提供了参考。 此外，该研究得到北华大学科研基金的支持，体现了学术界对该领域研究的重视。作者们的专业背景，如顾波在电力电子与电力传动领域的研究，以及孙和平在计算机智能传动工程领域的指导，为这项工作提供了坚实的理论基础和技术支持。 关键词涉及的“监控AGC”是指自动厚度控制，是热连轧机中用于实时监控和调整带材厚度的关键技术。“纯滞后”是指系统中不包含任何快速反馈成分的时间延迟，它是影响控制效果的重要因素。“预测外推”是解决这种滞后问题的先进控制策略，通过预测未来的系统行为来优化控制决策。“数据处理”则指在控制算法中对收集到的数据进行分析和处理，以提高控制效果。 这篇论文为热连轧机的控制技术带来了创新，预测外推算法的引入为解决工业生产中的滞后问题提供了一条新途径，有助于提高带材生产质量和整个冶金行业的技术水平。