引用本文:王丽君,童朝南,李擎,尹怡欣,高志强,郑勤玲.热连轧板宽板厚的实用自抗扰解耦控制[J].控制理论与应用,2012,29(11):1471~1478.[点击复制]
WANG Li-jun,TONG Chao-nan,LI Qing,YIN Yi-xin,GAO Zhi-qiang,ZHENG Qin-ling.A practical decoupling control solution for hot strip width and gauge regulation based on active disturbance rejection[J].Control Theory and Technology,2012,29(11):1471~1478.[点击复制]
热连轧板宽板厚的实用自抗扰解耦控制
A practical decoupling control solution for hot strip width and gauge regulation based on active disturbance rejection
摘要点击 2376  全文点击 1717  投稿时间:2012-02-29  修订日期:2012-10-26
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2012.11.JCAC12034
  2012,29(11):1471-1478
中文关键词  多变量系统  动态解耦  自抗扰控制  时滞系统  不确定系统
英文关键词  multivariable systems  dynamic decoupling  active disturbance rejection control  delay systems  uncertain systems
基金项目  This work was supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (Nos. FRF-AS-11-004B, FRF-SD-12-008B), and Beijing Key Discipline Development Program (No. XK100080537).
作者单位E-mail
王丽君* 北京科技大学 自动化学院
北京科技大学 钢铁流程先进控制教育部重点实验室 
wanglj@ustb.edu.cn 
童朝南 北京科技大学 自动化学院
北京科技大学 钢铁流程先进控制教育部重点实验室 
 
李擎 北京科技大学 自动化学院
北京科技大学 钢铁流程先进控制教育部重点实验室 
 
尹怡欣 北京科技大学 自动化学院
北京科技大学 钢铁流程先进控制教育部重点实验室 
 
高志强 克里夫兰州立大学 先进控制技术中心  
郑勤玲 克里夫兰州立大学 先进控制技术中心  
中文摘要
      针对热连轧板宽板厚多变量系统存在强耦合、大时滞和随机不确定等难题, 提出了一种线性自抗扰动态解耦方案. 考虑到系统的大时滞问题, 在常规的降阶扩张状态观测器(ESO)之前, 增加了一个纯时滞环节. 为了把所设计的实用自抗扰控制(ADRC)与常规PID控制器进行公平比较, 各控制器的最佳参数均采用变尺度混沌优化方法得到. 仿真结果表明, 优化后的ADRC不仅具有较好的解耦性能, 而且对模型参数的不确定性和外扰具有较强的鲁棒性和参数适应性.
英文摘要
      To deal with the strong interactions between loops, large time-delay and random uncertainties in the multivariable system of the hot rolling mill, we propose a solution of active disturbance-rejection control (ADRC). In this solution, a time-delay unit is added before the conventional reduced-order extended-state observer. For the fair comparison of the proposed ADRC and the conventional PID controller, parameters of each algorithm are obtained by using the mutative-scale chaotic optimization method. Simulation results show that the optimized ADRC not only has better decoupling performance, but also provides higher robustness and adaptability against the model-parameter uncertainties and external disturbances.