《帶鋼冷連軋生產系統的動態智慧型質量控制》提出了一種基於模糊邏輯推理和神經網路的動態智慧型質量控制器DIQC。《帶鋼冷連軋生產系統的動態智慧型質量控制》介紹了在最大輸出誤差點添加新隸屬函式的構造性動態結構的控制器以減輕偏差/方差兩難問題、控制器的全局逼近性質、參數的局部性與線性化要求；為達到全局閉環穩定而需要的全局控制方案、激勵持續條件、學習率的界定；對於泛化能力的可靠性、數據分布的最佳化策略、線上學習條件、控制器反饋結構；去模糊化方法的選定、T—norm運算元與隸屬函式的選擇、ε—完備性要求以及模糊相似程度判定等內容。《帶鋼冷連軋生產系統的動態智慧型質量控制》可供從事自動化、連鑄連軋等相關專業的工程技術人員參考使用。
基本介紹
- 書名：帶鋼冷連軋生產系統的動態智慧型質量控制
- 出版社：冶金工業出版社
- 頁數：127頁
- 開本：16
- 品牌：冶金工業出版社
- 作者：程菲 任飛
- 出版日期：2014年8月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787502466435
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《帶鋼冷連軋生產系統的動態智慧型質量控制》由冶金工業出版社出版。
圖書目錄
1緒論
1.1冷連軋工藝流程簡介
1.2冷連軋計算機質量控制系統
1.2.1帶鋼冷連軋計算機控制的發展與趨勢
1.2.2冷連軋計算機質量控制系統類別
1.3攀鋼冷連軋計算機控制系統的組成及其存在的問題
1.4帶鋼冷連軋系統的智慧型化控制要求
1.5智慧型控制在軋制工業領域的發展
1.5.1國外發展情況
1.5.2國內發展情況
1.6本書所解決問題
2智慧型算法與工業控制
2.1概述
2.2人工智慧（AI）
2.3神經網路與控制
2.4模糊邏輯推理系統與控制
2.4.1模糊推理機
2.4.2模糊逼近計算
2.5模糊神經網路
2.6智慧型控制和學習控制
2.6.1簡介
2.6.2智慧型控制與古典控制方法的聯繫
2.6.3學習控制的分類
2.6.4討論
2.7小結
3基於模糊神經網路的冷連軋動態智慧型質量控制（DIQC）
3.1控制問題簡述
3.2帶鋼冷連軋自動厚度控制（ACC）的理論基礎
3.2.1自動厚度控制（AGC）基本環節
3.2.2軋機彈跳方程
3.2.3軋件塑型曲線與F—h圖
3.2.4解析法
3.2.5流量AGC系統
3.3動態智慧型質量控制（DIQC）思想及需要解決的問題
3.4冷連軋質量控制系統函式逼近方法的選取
3.4.1簡介
3.4.2參量與非參量方法
3.4.3逼近方法
3.4.4討論
3.5DIQC泛化能力提高條件
3.5.1泛化與激勵
3.5.2閉環控制中的激勵
3.5.3過程特點與泛化能力
3.5.4小結與討論
3.6DIQC最佳化方法的選用研究
3.7DIQC中FNN動態網路結構研究
3.7.1簡介
3.7.2Pruning算法的分類
3.7.3構造算法的分類
3.7.4DIQC中FNN結構調整算法
3.7.5DIQC中“模糊與”乘積運算元方法
3.7.6DIQC中ε完備性要求
3.7.7討論
3.7.8小結
3.8DIQC輸入域要求及局部性網路架構
3.9DIQC線上學習的必要性
3.10DIQC反饋結構的必要性
3.11DIQC的穩定性研究
3.11.1簡介
3.11.2激勵的持續
3.11.3學習率邊界
3.11.4小結與討論
3.12全局DIQC的構建設計
3.12.1全局協調控制策略
3.12.2子系統FNN結構及算法
3.13FNN的學習算法實現
3.14小結
4冷連軋過程數據處理、採集與跟蹤
4.1引言
4.2鋼卷原始數據處理
4.2.1一級基礎自動化需要請求鋼卷原始數據的區域
4.2.2鋼卷原始數據
4.2.3一級基礎自動化的鋼卷原始數據人機接口
4.2.4鋼卷缺陷數據
4.3數據採集（DAC）
4.3.1概述
4.3.2鋼卷數據採集
4.3.3故障狀態下的過程數據採集
4.4帶鋼跟蹤（STR）
4.4.1概述
4.4.2跟蹤的信息
4.5鋼卷跟蹤（CTR）
4.5.1自動方式和後備方式的轉換
4.5.2酸洗線的鋼卷跟蹤
4.5.3後備方式下活套跟蹤數據
4.5.4出口鋼卷跟蹤（鋼卷數據跟蹤2功能）
4.5.5一級基礎自動化與二級控制界面
4.6基於IBA的冷連軋過程數據收集與跟蹤系統
4.6.1PDA系統硬體
4.6.2PDA硬體配置及分析
4.6.3PDA02硬體配置及分析
4.6.4PDA的系統軟體以及通道設定
4.6.5PDA過程數據採集及其分析系統的作用
4.7小結
5基於DIQC的冷連軋機軸扭振控制
5.1引言
5.2問題描述
5.3串列式冷連軋機雙質量系統
5.4仿真結果與討論
5.5小結
6基於DIQC的冷連軋偏心與硬度干擾控制研究
6.1問題描述
6.2仿真模型
6.3仿真結果與討論
6.4小結
7基於DIQC的冷連軋厚度控制（AGC）研究
7.1問題描述
7.2仿真模型
7.3仿真結果與討論
7.4小結
8結論與展望
參考文獻
1.1冷連軋工藝流程簡介
1.2冷連軋計算機質量控制系統
1.2.1帶鋼冷連軋計算機控制的發展與趨勢
1.2.2冷連軋計算機質量控制系統類別
1.3攀鋼冷連軋計算機控制系統的組成及其存在的問題
1.4帶鋼冷連軋系統的智慧型化控制要求
1.5智慧型控制在軋制工業領域的發展
1.5.1國外發展情況
1.5.2國內發展情況
1.6本書所解決問題
2智慧型算法與工業控制
2.1概述
2.2人工智慧（AI）
2.3神經網路與控制
2.4模糊邏輯推理系統與控制
2.4.1模糊推理機
2.4.2模糊逼近計算
2.5模糊神經網路
2.6智慧型控制和學習控制
2.6.1簡介
2.6.2智慧型控制與古典控制方法的聯繫
2.6.3學習控制的分類
2.6.4討論
2.7小結
3基於模糊神經網路的冷連軋動態智慧型質量控制（DIQC）
3.1控制問題簡述
3.2帶鋼冷連軋自動厚度控制（ACC）的理論基礎
3.2.1自動厚度控制（AGC）基本環節
3.2.2軋機彈跳方程
3.2.3軋件塑型曲線與F—h圖
3.2.4解析法
3.2.5流量AGC系統
3.3動態智慧型質量控制（DIQC）思想及需要解決的問題
3.4冷連軋質量控制系統函式逼近方法的選取
3.4.1簡介
3.4.2參量與非參量方法
3.4.3逼近方法
3.4.4討論
3.5DIQC泛化能力提高條件
3.5.1泛化與激勵
3.5.2閉環控制中的激勵
3.5.3過程特點與泛化能力
3.5.4小結與討論
3.6DIQC最佳化方法的選用研究
3.7DIQC中FNN動態網路結構研究
3.7.1簡介
3.7.2Pruning算法的分類
3.7.3構造算法的分類
3.7.4DIQC中FNN結構調整算法
3.7.5DIQC中“模糊與”乘積運算元方法
3.7.6DIQC中ε完備性要求
3.7.7討論
3.7.8小結
3.8DIQC輸入域要求及局部性網路架構
3.9DIQC線上學習的必要性
3.10DIQC反饋結構的必要性
3.11DIQC的穩定性研究
3.11.1簡介
3.11.2激勵的持續
3.11.3學習率邊界
3.11.4小結與討論
3.12全局DIQC的構建設計
3.12.1全局協調控制策略
3.12.2子系統FNN結構及算法
3.13FNN的學習算法實現
3.14小結
4冷連軋過程數據處理、採集與跟蹤
4.1引言
4.2鋼卷原始數據處理
4.2.1一級基礎自動化需要請求鋼卷原始數據的區域
4.2.2鋼卷原始數據
4.2.3一級基礎自動化的鋼卷原始數據人機接口
4.2.4鋼卷缺陷數據
4.3數據採集（DAC）
4.3.1概述
4.3.2鋼卷數據採集
4.3.3故障狀態下的過程數據採集
4.4帶鋼跟蹤（STR）
4.4.1概述
4.4.2跟蹤的信息
4.5鋼卷跟蹤（CTR）
4.5.1自動方式和後備方式的轉換
4.5.2酸洗線的鋼卷跟蹤
4.5.3後備方式下活套跟蹤數據
4.5.4出口鋼卷跟蹤（鋼卷數據跟蹤2功能）
4.5.5一級基礎自動化與二級控制界面
4.6基於IBA的冷連軋過程數據收集與跟蹤系統
4.6.1PDA系統硬體
4.6.2PDA硬體配置及分析
4.6.3PDA02硬體配置及分析
4.6.4PDA的系統軟體以及通道設定
4.6.5PDA過程數據採集及其分析系統的作用
4.7小結
5基於DIQC的冷連軋機軸扭振控制
5.1引言
5.2問題描述
5.3串列式冷連軋機雙質量系統
5.4仿真結果與討論
5.5小結
6基於DIQC的冷連軋偏心與硬度干擾控制研究
6.1問題描述
6.2仿真模型
6.3仿真結果與討論
6.4小結
7基於DIQC的冷連軋厚度控制（AGC）研究
7.1問題描述
7.2仿真模型
7.3仿真結果與討論
7.4小結
8結論與展望
參考文獻
