【摘 要】
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热轧带钢层流冷却过程具有强非线性、工况条件变化剧烈、难以采用精确数学模型进行过程描述的复杂工业特性,这些特性决定了需要新的控制技术,以保证带钢最终质量.层流冷却过
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制研究室,东北大学自动化研究中心,流程工业综合自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61273031）、住建部科学技术计划（2012-K7-19）、沈阳建筑大学青年基金（2012038）资助项目
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热轧带钢层流冷却过程具有强非线性、工况条件变化剧烈、难以采用精确数学模型进行过程描述的复杂工业特性,这些特性决定了需要新的控制技术,以保证带钢最终质量.层流冷却过程的重复性使得迭代学习方法适用于冷却带钢之间（批次之间）的学习,因此提出变结构PI迭代学习方法对层流冷却过程进行设定控制,采用案例推理技术根据变化工况调整PI参数.实验研究结果证明,该方法可以对类似操作条件的带钢进行有效迭代学习,并很快找到工作点,使冷却结束后的带钢卷取温度控制在目标范围内.
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