《热轧带钢轧后层流冷却控制系统》对连铸连轧轧后层流冷却控制及带钢卷取温度的控制进行了分和研究，并就层流冷却系统的工艺背景、带钢卷取温度预测模型、层流冷却控制系统、层流冷却控制算法的设计与实现、控制系统的改进与优化和仿真系统设计及实例分析等内容进行了阐述。
　　该书可供高等院校金属压力加工、控制理论与控制工程及其相关专业教学使用，也可作为现场工程技术人员在生产实践和技术改造的参考书。

　　在自适应控制理论中，谨慎控制器的设计思想，就是为了改善参数估计不确定性所造成的不良影响。这种思想，可以用到该控制系统中，使控制精度得到提高。
　　（3）实际的带钢速度是不断变化的，这个因素使得前馈控制计算所得到的喷水区的长度，不可能对不同的带钢段均相同。因此，不同带钢段的实际卷取温度也是变化的。与分析静差时不同，这时不只是要求带钢的计算卷取温度收敛于一个实际卷取温度，而是要求它收敛于不断变化的实际卷取温度。所以，即使在同一条带钢上，不同计算点所处的条件也是不同的。前面曾谈到段自适应是在同一条带钢上进行，按照带钢段的顺序进行迭代，这样就将条件不同的计算点纳入同一个迭代过程。显然，不考虑计算点条件的不同，就无法使迭代过程收敛。系统在接力的问题上，考虑了这一方面的问题（如表4-1所示）。但是，在段自适应的问题上未考虑这一点。较好的处理办法是，在同一类带钢中按照带钢的序号分别进行迭代。也就是说，同一类带钢中，前一条带钢第n个计算点自适应计算的结果，作为下一条带钢第n个计算点自适应迭代的初值。这种方法，实质上取消了目前所采用的段自适应计算，只有遗传和继承的接力过程。但是，这种方法相应地提出了一个新的要求，就是带钢应按照等距分段，而不是目前所采用的按采样间隔时间分段。
　　从系统的实际控制效果来看，虽然和当前国际上的先进水平相比，存在一定差距，但是，从设计目标来看，通过多年的使用和不断修改，已达到甚至在一定程度上超过了设计目标的要求。所以，应该说系统中的前馈控制的设计，达到了较高的水平。

1 层流冷却系统的工艺背景
1.1 层流冷却系统的功能
1.2 层流冷却系统的工艺要求
1.3 层流冷却系统设备配置

2 带钢卷取温度预测模型
2.1 一阶温度预测模型的导出
2.2 由热传导方程导出的二阶基础模型
2.2.1 基础模型
2.2.2 基于二维热传导方程的温度预测计算模型
2.3 关于数学模型问题的讨论
2.3.1 对数学模型的基本要求
2.3.2 机理模型
2.3.3 经验模型
2.3.4 混合模型
2.3.5 模型中的未知参数问题

3 层流冷却控制系统
3.1 层流冷却控制系统的目标
3.2 过程控制结构框图及主要模块介绍
3.2.1 层流冷却控制系统结构框图及总体概述
3.2.2 预测模型
3.2.3 控制器
3.2.4 预测模型的自适应校正
3.3 层流冷却计算机控制系统的硬件配置及软件结构
3.3.1 硬件配置
3.3.2 PCC主要承担的任务
3.3.3 BAC主要承担的控制任务
3.3.4 软件结构

4 层流冷却控制算法的设计与实现
4.1 前馈控制器的设计
4.1.1 前馈控制计算的基本过程
4.1.2 前馈控制计算的分析及评价
4.2 反馈控制计算的设计及分析
4.2.1 反馈控制计算的基本过程
4.2.2 反馈控制计算的分析与评价
4.3 自适应控制算法设计与分析
4.3.1 自适应控制器的设计
4.3.2 自校正调节的效果分析
4.4 热轧带钢卷取温度模型参数快速神经网络辨识
4.4.1 引言
4.4.2 快速神经网络模型结构
4.4.3 快速神经网络算法
4.5 连轧带钢卷取温度神经网络最优预估控制器
4.5.1 引言
4.5.2 神经网络及控制器结构
4.6 神经自适应预估控制算法
4.7 神经网络自适应极点配置控制
4.7.1 模型推导
4.7.2 自适应控制律
4.7.3 极点配置算法
4.8 模糊预估控制
4.8.1 系统设计
4.8.2 模糊控制器参数自调整原则
4.8.3 参数自调整模糊控制器的设计
4.8.4 Smith补偿器
4.8.5 系统仿真及结果分析
4.8.6 应用分析
4.8.7 结论

5 控制系统的改进与优化
5.1 现场参数对实测卷取温度的影响
5.2 卷取温度控制精度主要影响原因分析
5.3 系统优化改进
5.4 参数优化
5.4.1 粒子群算法
5.4.2 层流冷却控制系统优化
5.5 在线改进优化效果

6 仿真系统设计及实例分析
6.1 层流冷却仿真功能及框架
6.1.1 仿真系统概述
6.1.2 总体框架
6.1.3 功能描述
6.2 仿真后的结果
6.2.1 带钢实测值与带钢仿真计算值比较
6.2.2 跟踪点在冷却区任意位置沿厚度方向的温度曲线
6.2.3 跟踪点在冷却区长度方向温降曲线
6.2.4 卷取温度计算值与实测值偏差分析曲线
6.2.5 小结
参考文献