En este trabajo se estudia el problema de la estimación adaptativa de fallos y el control tolerante a fallos para el nivel de acero fundido en sistemas de fundición de banda de doble rodillo con el ángulo inclinado y el fallo del actuador. En primer lugar, se diseñan un estimador intermedio y un observador de estado adaptativo para estimar el fallo del actuador y los estados desconocidos respectivamente. Después, basándose en el método back-stepping, se construye un controlador neural tolerante a fallos y leyes adaptativas, que pueden asegurar que la señal de salida de los sistemas puede seguir la señal de referencia bajo ángulo inclinado y fallo del actuador. Finalmente, la efectividad de la estrategia de control estudiada se verifica mediante un modelo dinámico de sistemas semi-experimentales.
INTRODUCCIÓN
Con el continuo desarrollo de la ciencia y la tecnología industriales, la demanda de flejes finos de acero aumenta constantemente, por lo que la producción de flejes finos de acero se ha visto ampliamente afectada [1-2]. La tecnología de colada inclinada de dos cilindros tiene la clara ventaja de ahorrar energía, ahorrar espacio y aumentar la velocidad de colada [3]. La referencia [4] estudió los diversos factores de producción sobre el comportamiento de segregación de los elementos de aleación. En [5] se estudió un problema de control neuronal adaptativo disparado por eventos para sistemas de colada de banda de dos rodillos con ángulo inclinado.
Por otro lado, los sistemas de colada continua inclinada de fleje de acero de doble rodillo inevitablemente presentarán fallas en una operación de largo tiempo, por lo tanto, es necesario considerar el modelo de sistemas con algunas fallas. Para reducir las perturbaciones periódicas en la colada de bandas de acero, en [6] se diseñó un algoritmo de control iterativo de aprendizaje con detección de fallos para un sistema de colada de dos cilindros. En el trabajo [7], se consideró un problema de estimación adaptativa de fallos (FE) y control tolerante a fallos (FTC) para una clase de sistemas no lineales con fallos en el proceso. En el trabajo [8], se diseñó un controlador de realimentación de salida para sistemas no lineales realimentados con estados desconocidos, se utilizó la red neuronal de función de base radial (RBFNN) para aproximar la dinámica desconocida.
Basado en la discusión anterior, se estudia la estrategia adaptativa FE y FTC para sistemas de colada de banda de doble rodillo con el ángulo inclinado y el fallo del actuador. Mediante la construcción de un estimador intermedio, el fallo del actuador se compensa eficazmente. Además, el observador neural de estado adaptativo diseñado y la estrategia FTC pueden asegurar que la salida de los sistemas puede seguir la señal de referencia y todas las señales de lazo cerrado están acotadas. Por último, los resultados de la simulación muestran la eficacia de la estrategia propuesta.
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