CN115248611B - 用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法 - Google Patents

用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115248611B
CN115248611B CN202210134479.2A CN202210134479A CN115248611B CN 115248611 B CN115248611 B CN 115248611B CN 202210134479 A CN202210134479 A CN 202210134479A CN 115248611 B CN115248611 B CN 115248611B
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
water
drain valve
knowledge
pid
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210134479.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115248611A (zh
Inventor
刘学申
郭广颂
魏永强
蒋志强
范梦圆
汪运华
谷天林
陈俊豪
王文伟
高江涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhengzhou University of Aeronautics
Original Assignee
Zhengzhou University of Aeronautics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhengzhou University of Aeronautics filed Critical Zhengzhou University of Aeronautics
Priority to CN202210134479.2A priority Critical patent/CN115248611B/zh
Publication of CN115248611A publication Critical patent/CN115248611A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115248611B publication Critical patent/CN115248611B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D27/00—Simultaneous control of variables covered by two or more of main groups G05D1/00 - G05D25/00
    • G05D27/02—Simultaneous control of variables covered by two or more of main groups G05D1/00 - G05D25/00 characterised by the use of electric means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N19/00—Investigating materials by mechanical methods
    • G01N19/02—Measuring coefficient of friction between materials
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P.I., P.I.D.
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/0295—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic and expert systems

Abstract

本发明涉及一种用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法，可实现多输入多输出解耦控制。对Rtec多功能摩擦磨损试验机的水温控制与水位控制分别采用独立的控制器，同时针对控制过程中的变量耦合问题，根据过程控制特点，采用专家系统对独立控制器统一监督，让独立控制器有序的执行控制指令，从而完成控制任务。基于C语言实现本发明的可行性，采用该发明对丁腈橡胶基纳米复合胶料的水润滑条件摩擦学行为进行了试验测试，验证了该方法对Rtec水位和温度的精准控制的可行性。

Description

用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法
技术领域
本发明属于智能计算领域，特别是涉及一种用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法，可实现多输入多输出解耦控制。
背景技术
Rtec多功能摩擦磨损试验机是美国生产的用于摩擦学特性研究的精密仪器。该仪器可将复合胶料在不同载荷、转速下与对摩件高速旋转摩擦，通过测定摩擦系数研究基体材料的分散性。为了减少环境因素对测定结果的影响，水润滑条件下的摩擦学特性实验要求水温恒定，并且水润滑剂水位应没过试样并不溢出。但摩擦副处产生的摩擦热会导致水槽内水温快速升高，这就需要通过控制进水量和出水量实现水槽内水温恒定。可以看到，Rtec多功能摩擦磨损试验机控制需要同时对水温和水位做恒值控制，由于进水量和出水量都会引起水温和水位这2个被控量的改变，所以，该问题是一个含有变量耦合的多输入多输出控制问题。
采用智能方法解决含有变量耦合的控制问题是控制研究的热点，较近公布的代表性方法主要有：2017年出版的期刊《实验室研究与探索》第5期“智能解耦控制在过程控制实验装置上的设计与实现”提出解耦补偿算法；2014年出版的期刊《计算机测量与控制》“基于智能解耦补偿的绿茶烘焙改进模糊控制”提出自适应神经元解耦补偿器。2014年出版的期刊《中国农机化学报》“冻结站制冷盐水循环系统智能解耦控制”设计了一个基于模糊神经网络解耦的控制策略，在保持一个变量不变时，控制只改变对应的另一个输出量，可有效控制盐水流量和盐水温度。
经查阅相关文献，目前还不存在考虑专家系统方法解耦控制Rtec多功能摩擦磨损试验机的策略报道。如能开发出相关的高效控制系统，不仅会推动Rtec多功能摩擦磨损试验机控制研究，对其他对象控制也将具有重大参考意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对Rtec多功能摩擦磨损试验机同时需要水温恒定控制和水位区间控制的要求，采用专家系统对独立控制器进行监督，实现多输入多输出控制问题的解耦控制。
本发明的技术方案是：
本发明的思想是，对Rtec多功能摩擦磨损试验机的水温控制与水位控制分别采用独立的控制器，同时针对控制过程中的变量耦合问题，根据过程控制特点，采用专家系统对独立控制器统一监督，让独立控制器有序的执行控制指令，从而完成控制任务。具体步骤如下：
步骤1.水温控制采用传统PID控制器，水位控制采用传统模糊控制器(FC)；
步骤2.增加专家监督模块，该模块输入为Rtec多功能摩擦磨损试验机水箱的实际水温和实际水位；
步骤3.专家监督模块结合过程控制特点，根据输入确定解耦规则，解耦规则优先级高于独立控制器的控制率和控制规则，从而实现监督任务；
步骤4.独立控制器依据解耦规则和控制率完成控制任务。
本发明的优点和积极效果是：
1、根据控制任务建立解耦规则，基于知识合成建立独立控制器监督机制，实现多输入多输出解耦控制任务，控制策略简便有效；
2、仿真结果表明，针对三种复合胶料的摩擦学试验，Rtec多功能摩擦磨损试验机被控制量均能获得良好的时域特性。
附图说明
图1为本发明Rtec多功能摩擦磨损试验机结构图；
图2为本发明的控制框图；
图3为本发明的水温和水位时域特性。
图1中：1-进水管、2-清水、3-铜环、4-主轴、5-试样、6-固定螺钉、7-进水阀、8-径向力杆、9-切向力传感器、10-横梁、11-径向力传感器、12-夹具、13-温度传感器、14-排水阀、15-水箱、16-排水管。
具体实施方式
参照附图，对本发明实施做以下进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
本发明实施步骤具体如下：
步骤1.本发明的控制对象为采用环块模式的Rtec多功能摩擦磨损试验机，结构图如图1所示。
步骤2.本发明控制框图如图2所示，由于水温控制精度要求较高，所以水温控制回路采用传统PID控制器，水位控制要求水位高于试样且不溢出即可，水位控制回路采用传统模糊控制器(FC)，进水阀和排水阀分别是两个控制回路的执行机构，由于进水阀和排水阀元件相同，所以被控对象1与被控对象2的传递函数相同，均可视为时滞一阶惯性系统，结合图1可以看出，同时调节进水阀和排水阀将引起水位控制影响水温控制，水温控制也影响水位控制的耦合效果，即水温控制与水位控制是双方向耦合关联，对此，采用专家监督模块对控制量解耦，图2中水箱水温设定值为T＝40℃,实际水箱水温为T'，水位控制范围为[H,h],H为水箱内壁高度,H＝30cm，h为水箱水位设定值,h＝20cm，h应大于试样距离水箱内底部高度，实际水箱水位为h'。
步骤3.结合控制任务，采用专家监督模块对控制变量解耦，并对独立控制器监督，基于专家知识的专家监督模块解耦知识如下：
(1)如果T'＞40℃，则PID启动，否则
a.如果T'＜40℃，并且h'＜h，则进水阀全开，否则PID停止；
(2)如果h＜h'＜H,则FC启动，否则
a.如果T'＜40℃，并且h＜h'＜H，则排水阀开最小；
b.如果T'＜40℃，并且h'＝H，则排水阀全开；
c.如果T'＜40℃，并且h'＜h，则排水阀全关；
d.如果T'＜40℃，并且h'＝h，则排水阀全关；
e.如果T'＝40℃，并且h＜h'＜H，则排水阀全关；
f.如果T'＝40℃，并且h'＝H，则FC停止；
g.如果T'＝40℃，并且h'＜h，则排水阀全关；
h.如果T'＝40℃,并且h'＝h，则FC停止；
i.如果T'＞40℃，并且h＜h'＜H，则排水阀开大；
j.如果T'＞40℃，并且h'＝H，则排水阀开最大；
k.如果T'＞40℃，并且h'＜h，则排水阀全关；
l.如果T'＞40℃，并且h'＝h，则排水阀全关。
步骤4.根据步骤3提取的知识，采用推理规则对知识进行合成，图2中各控制量的关系可以表示为
式中，U1,U2分别是水温控制回路PID控制器和水位控制回路FC控制器的输出量，F(e1)是基于e1的PID控制率输出值模糊量，U'2(e2)是基于e2模糊子集的FC模糊输出值，K1,K2是专家监督模块对PID控制器和FC控制器的输出，f1,f2为知识合成算子，其形式为
代表优先级运算，即K1和K2的优先级分别高于F(e1)和U'2(e2)，当PID和FC接到专家监督模块的指令后，将优先执行K1和K2，K1，K2到U1，U2的推理，由步骤3的规则决定，当PID和FC未接到专家监督模块的指令，则执行F(e1)和U'2(e2)，此时，F(e1)＝U1，U'2(e2)＝U2，f1,f2的含义是：PID和FC根据输入信息(F(e1)，U'2(e2))和专家监督模块监督指令(K1,K2)进行优先级比较，然后根据比较结果(F(e1)或K1，U'2(e2)或K2)，输出控制行为(U1，U2)，K1,K2也是知识合成算子，其形式为
式中，H'分别是h'的模糊子集，即
K1：IF T' AND H'，THEN K1
K2：IF T' AND H'，THEN K2
K1,K2的含义是：专家监督模块根据输入信息(T',H')进行推理，输出监督指令(K1,K2)，T',H'到K1,K2的推理也由步骤3的规则决定，
根据式(1)和式(2)，U1,U2是知识合成算子的复合运算
可以看到，U1,U2是可解析型运算和非解析型运算的结合。
步骤5.根据步骤3制定T',H'和K1,K2、K1,K2和U1，U2的控制规则，利用模糊推理方法进行解模糊，得到模糊控制查询表，再通过清晰化接口分别得到PID和FC的控制量u1,u2，最后得到合理的进水阀和排水阀调节量，实现水温和水位恒值控制。
本发明的实际效果
为验证本发明的有效性，采用C语言实现本发明，结果如图3所示，可以看到，对于SiO2(nano)/NBR、SiO2(micr)/NBR和SiO2(TESPT)/NBR等三种复合胶料的水润滑条件摩擦学试验，Rtec多功能摩擦磨损试验机的水箱水温在设定值T＝40℃附近达到稳定，水箱水位则在高于设定值h＝20cm处达到稳定，且不超过25cm，均低于水箱内壁高度，水温和水位时域特性均满足实验要求。

Claims (1)

1.一种用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法，其特征在于：
步骤1.以Rtec多功能摩擦磨损试验机为被控对象，该Rtec多功能摩擦磨损试验机设置进水管(1)，清水(2)，铜环(3)，主轴(4)，试样(5)，固定螺钉(6)，进水阀(7)，径向力杆(8)，切向力传感器(9)，横梁(10)，径向力传感器(11)，夹具(12)，温度传感器(13)，排水阀(14)，水箱(15)，排水管(16)，控制方法采用基于解耦知识的专家监督模块；
步骤2.水温控制和水位控制均采用单独控制回路，水温控制采用传统PID控制器，水位控制采用传统模糊控制器FC；
步骤3.结合控制任务，采用专家监督模块对控制变量解耦，并对独立控制器监督，基于专家监督模块的解耦知识如下：
1)如果T'>40℃，则PID启动，否则
a.如果T'<40℃，并且h'<h，则进水阀全开，否则PID停止；
2)如果h<h'<H,则FC启动，否则
a.如果T'<40℃，并且h<h'<H，则排水阀开最小；
b.如果T'<40℃，并且h'＝H，则排水阀全开；
c.如果T'<40℃，并且h'<h，则排水阀全关；
d.如果T'<40℃，并且h'＝h，则排水阀全关；
e.如果T'＝40℃，并且h<h'<H，则排水阀全关；
f.如果T'＝40℃，并且h'＝H，则FC停止；
g.如果T'＝40℃，并且h'<h，则排水阀全关；
h.如果T'＝40℃,并且h'＝h，则FC停止；
i.如果T'>40℃，并且h<h'<H，则排水阀开大；
j.如果T'>40℃，并且h'＝H，则排水阀开最大；
k.如果T'>40℃，并且h'<h，则排水阀全关；
l.如果T'>40℃，并且h'＝h，则排水阀全关；
其中，T'为实际水箱水温，h'为实际水箱水位，h为水箱水位设定值，H为水箱内壁高度；
步骤4.根据解耦知识，采用推理规则对知识进行合成，各控制量的关系表示为
式中，U1,U2分别是水温控制回路PID控制器和水位控制回路FC控制器的输出量，e1和e2分别是水温控制回路和水位控制回路的偏差，F(e1)是基于e1的PID控制率输出值模糊量，U'2(e2)是基于e2模糊子集的FC模糊输出值，K1,K2是专家监督模块对PID控制器和FC控制器的输出，f1,f2为知识合成算子，其形式为
THEN U1
THEN U2
代表优先级运算，即K1和K2的优先级分别高于F(e1)和U'2(e2)，当PID和FC接到专家监督模块的指令后，将优先执行K1和K2，K1，K2到U1，U2的推理，由解耦知识的规则决定，当PID和FC未接到专家监督模块的指令，则执行F(e1)和U'2(e2)，此时，F(e1)＝U1，U'2(e2)＝U2，f1,f2的含义是：PID和FC根据输入信息F(e1)，U'2(e2)和专家监督模块监督指令K1,K2进行优先级比较，然后根据比较结果F(e1)或K1，U'2(e2)或K2，输出控制行为U1，U2，
K1,K2也是知识合成算子，其形式为
式中，H'是h'的模糊子集，即
K1：IF T'AND H'，THEN K1
K2：IF T'AND H'，THEN K2
K1,K2的含义是：专家监督模块根据输入信息T',H'进行推理，输出监督指令K1,K2，T',H'到K1,K2的推理也由解耦知识的规则决定，
根据式(1)和式(2)，U1,U2是知识合成算子的复合运算
U1,U2是可解析型运算和非解析型运算的结合；
步骤5.根据解耦知识制定T',H'和K1,K2、K1,K2和U1，U2的控制规则，利用模糊推理方法进行解模糊，得到模糊控制查询表，再通过清晰化接口分别得到PID和FC的控制量u1,u2，最后得到进水阀和排水阀调节量。
CN202210134479.2A 2022-02-14 2022-02-14 用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法 Active CN115248611B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210134479.2A CN115248611B (zh) 2022-02-14 2022-02-14 用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210134479.2A CN115248611B (zh) 2022-02-14 2022-02-14 用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115248611A CN115248611A (zh) 2022-10-28
CN115248611B true CN115248611B (zh) 2023-10-10

Family

ID=83698274

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210134479.2A Active CN115248611B (zh) 2022-02-14 2022-02-14 用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115248611B (zh)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH095225A (ja) * 1995-06-22 1997-01-10 Sumitomo Heavy Ind Ltd 耐摩耗性評価試験装置におけるテストピースの昇温防止装置
DE102006022349A1 (de) * 2006-05-12 2007-11-15 Ematec Consulting Gmbh Prüfeinrichtung zur tribologischen Untersuchung von Werkstoffen
CN101598660A (zh) * 2009-07-06 2009-12-09 西南交通大学 一种恒温扭动腐蚀磨损试验装置及其试验方法
CN101635553A (zh) * 2009-08-18 2010-01-27 湖南大学 应用于发电机励磁与汽门系统的综合智能解耦控制方法
CN101694583A (zh) * 2009-10-14 2010-04-14 东北大学 基于多变量解耦imc技术的磨矿过程运行控制方法
CN102314186A (zh) * 2011-09-23 2012-01-11 东北大学 一种多功能过程控制实验平台
CN106527542A (zh) * 2016-10-24 2017-03-22 陕西科技大学 一种定速式摩擦试验机的温度控制方法
CN108956353A (zh) * 2018-07-06 2018-12-07 西南交通大学 铁路道砟颗粒高频微动摩擦磨损试验测试装置
RU2675208C1 (ru) * 2017-12-07 2018-12-17 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Оренбургский государственный аграрный университет" Установка для исследования процессов износа деталей машин
CN109283958A (zh) * 2018-08-14 2019-01-29 济南大学 自适应模糊pid解耦控制的焓差温湿度解耦控制方法
CN109898006A (zh) * 2017-12-11 2019-06-18 郑州航空工业管理学院 一种碳化硼/铁隔热耐磨复合材料及其制备方法
CN112730596A (zh) * 2020-12-22 2021-04-30 河南科技大学 载流摩擦微区表层力-热-电负荷分布测试系统和方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH095225A (ja) * 1995-06-22 1997-01-10 Sumitomo Heavy Ind Ltd 耐摩耗性評価試験装置におけるテストピースの昇温防止装置
DE102006022349A1 (de) * 2006-05-12 2007-11-15 Ematec Consulting Gmbh Prüfeinrichtung zur tribologischen Untersuchung von Werkstoffen
CN101598660A (zh) * 2009-07-06 2009-12-09 西南交通大学 一种恒温扭动腐蚀磨损试验装置及其试验方法
CN101635553A (zh) * 2009-08-18 2010-01-27 湖南大学 应用于发电机励磁与汽门系统的综合智能解耦控制方法
CN101694583A (zh) * 2009-10-14 2010-04-14 东北大学 基于多变量解耦imc技术的磨矿过程运行控制方法
CN102314186A (zh) * 2011-09-23 2012-01-11 东北大学 一种多功能过程控制实验平台
CN106527542A (zh) * 2016-10-24 2017-03-22 陕西科技大学 一种定速式摩擦试验机的温度控制方法
RU2675208C1 (ru) * 2017-12-07 2018-12-17 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Оренбургский государственный аграрный университет" Установка для исследования процессов износа деталей машин
CN109898006A (zh) * 2017-12-11 2019-06-18 郑州航空工业管理学院 一种碳化硼/铁隔热耐磨复合材料及其制备方法
CN108956353A (zh) * 2018-07-06 2018-12-07 西南交通大学 铁路道砟颗粒高频微动摩擦磨损试验测试装置
CN109283958A (zh) * 2018-08-14 2019-01-29 济南大学 自适应模糊pid解耦控制的焓差温湿度解耦控制方法
CN112730596A (zh) * 2020-12-22 2021-04-30 河南科技大学 载流摩擦微区表层力-热-电负荷分布测试系统和方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Case Study:Level and Temperature Multivariable Control and Design via Arduino through Control Loop Decoupling..2018 19th International Carpathian Control Conference (ICCC)..2018,全文. *
摩擦试验机测控系统的设计与研究;施进平;中国优秀硕士学位论文全文数据库;全文 *
焦炉集气管压力智能控制系统;蔡丽;中国优秀硕士学位论文全文数据库;全文 *
闫秀英 ; 韩宏权 ; 王乐唯 ; .变风量末端联合串级温湿度控制.西安建筑科技大学学报(自然科学版).2018,(05),全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115248611A (zh) 2022-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Goud et al. Investigations on metaheuristic algorithm for designing adaptive PID controller for continuous stirred tank reactor
CN103676651B (zh) 基于状态观测模型的锅炉汽温预测控制方法
CN105974953B (zh) 一种反应釜负压精馏模糊控制方法
CN110764417B (zh) 一种基于闭环辨识模型的线性二次型最优动态前馈-反馈pid控制系统及其控制方法
CN110376895B (zh) 一种基于分层受限预测控制的火电机组协调控制方法
CN104270055A (zh) 一种交流伺服系统位置环ip控制器的参数自校正方法
CN115248611B (zh) 用于Rtec多功能摩擦磨损试验机的智能控制方法
CN113296405B (zh) 基于2d模型的化工热反应釜的模糊变结构控制方法及装置
Espín et al. A hybrid sliding mode controller approach for level control in the nuclear power plant steam generators
Wang et al. Predictive fuzzy PID control for temperature model of a heating furnace
CN116700393A (zh) 一种基于模糊控制的反应釜温度控制方法
Chavan et al. Implementation of fuzzy logic control for FOPDT model of distillation column
Yang et al. Research and practice of neural network PID process control algorithm based on offshore oil and gas platform
Macků et al. Two step, PID and model predictive control using artificial neural network applied on semi-batch reactor
Tian et al. A novel design method of multi-objective robust PID controller for industrial process
Dizaji et al. Design of a PID feed-forward controller for controlling output fluid temperature in shell and tube heat exchanger
CN112859588B (zh) 一种快速降低铅铋快堆余热排放温度的控制装置及方法
CN108404827B (zh) 一种加氢反应器烽燧控制方法
Tang et al. Analysis of temperature control system for strawberry greenhouse based on Smith predictive fuzzy PID
Rojas et al. CACSD tool for optimal multi-objective PI controller tuning
Ren et al. Support Vector Regression Modeling based Data-Driven Iterative Learning Control for Czochralski Crystal Growth Process
Jie-sheng et al. Research on electroslag remelting technology and intelligent control methods
Gao-peng et al. Classification of blast furnace internal state based on FLS and its application in furnace temperature prediction
Zhang Control of cascade superheated air temperature model based on Ovation control system
Saidahmed et al. Optimizing juice extraction in sugar mills: application of time delay compensation with intelligent controllers

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant