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变结构PI迭代学习及在层流冷却过程中的应用
学兔兔
第34卷 第11期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1．34 NO．11
2013年 11月 Chinese Journal of Scientific Instrument NOV．2013
变结构PI迭代学习及在层流冷却过程中的应用术
片锦香 一，柴天佑 ，李界家
(1．沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168；2．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 沈阳 110016；3．东北大学自动化研究中心 沈阳 110189；4．流程工业综合自动化
国家重点实验室 沈阳 110189)
摘 要：热轧带钢层流冷却过程具有强非线性、T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T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。
关键词：层流冷却；迭代学习；变结构PI；卷取温度；案例推理
中图分类号：TP273 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．8010
Iterative learning method based on variable-structure PI and
its application in laminar cooling process
Pian Jinxiang 一，Chai Tianyou ，Li Jiejia’
( ．School of Information and Control Engineering，Shenyang Jianzhu University，Shenyang 1 10168，China；2．Laboratory of
Information Service and Intelligent Control，Shenyang Institute ofAutomation，Chinese Academy ofSciences，Shenyang 110016，China；
3．Research Center ofAutomation，Northeastern University，Shenyang 110189，China；4．State Key Laboratory
of Integrated Automation for Process lnd~try，Shenyang 1 10189，China)
Abstract：The hot rolled strip laminar cooling process has the features of strong nonlinearity and severely changed 0p-
erating conditions，and these complex industrial features are difficult to describe with an accurate mathematic mode1．
As a result，a new control technology is needed to ensure the final quality of the
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