1、“.....但主要集中于系统阶跃响应性能的研究，研究工况单，控制器无法满足轧机复杂工况对系统控制性能的要求。因此，本研究介绍了轧机辊缝控制系统，建立了系统开环传递函数，采用人工鱼群算法和蚁群算法对控制器进行参数优化，基于比较了优化后的系统响应性能和抗干扰性能。轧机辊缝控制系统原理及数学模型建立控制轧机工作辊运动的执行机构为个参数流程图根据人工鱼群算法优化参数流程在软件中进行编程。部分编程程序如图所示。图人工鱼群算法优化控制器程序具体过程如下设置人工鱼的初始种群大小为，步长为，视野，尝试次数，拥挤度因子，最大迭代次数为，搜索范围设置为，。采用的倒数作为目标函数，如式所示∫∞∫∞经过代迭代，鱼群适应度提高，可获得人工鱼轧机辊缝控制器参数优化分析机械工业论文果对比。对比数据发现在干扰力作用下，采用人工鱼群算法优化的系统，响应曲线超调量下降了，调整时间缩短了，稳态误差降低了......”。

2、“.....图蚁群算法优化参数程序具体过程为设置蚂蚁数量为，挥发系数取，信息启发因子取，最大迭代次数取。限定截割头位姿调节器个参数，和范围设置为，。采用作为目标函数，如式所示∫∞∫∞范围设置为，。采用作为目标函数，如式所示∫∞∫∞经过代迭代，可获得蚂蚁算法优化后的个参数，如表所示。再次采用人工鱼群算法优化个参数。人工鱼群算法通过模仿鱼群易在富集营养较多的地方进行聚集的特点对鱼群的觅食行为进行最优求解。人工鱼群算法具有全局快速收敛的优点，相比蚁群算法具有更强的跳出局部最优的能力。如图所示为其结构框图。人工鱼群算法优化体过程如下设置人工鱼的初始种群大小为，步长为，视野，尝试次数，拥挤度因子，最大迭代次数为，搜索范围设置为，。采用的倒数作为目标函数，如式所示∫∞∫∞经过代迭代，鱼群适应度提高，可获得人工鱼群算法优化后的个参数......”。

3、“.....图截割头位姿控制系统仿真模型轧机辊缝控制系统仿真由上述所建立的轧机辊缝控制系统传递函数，在以上研究成果可以看出，目前针对轧机辊缝控制系统的研究较多，但主要集中于系统阶跃响应性能的研究，研究工况单，控制器无法满足轧机复杂工况对系统控制性能的要求。因此，本研究介绍了轧机辊缝控制系统，建立了系统开环传递函数，采用人工鱼群算法和蚁群算法对控制器进行参数优化，基于比较了优化后的系统响应性能和抗干扰性能。轧机辊缝控制系统原理及数学模型建立控制轧机工作辊运动的的控制系统不仅具有较短的同步时间并且跟随误差更小李建雄等提出种基于的抗饱和鲁棒动态输出反馈控制算法，将所提出的算法应用于轧机辊缝控制系统，其结果验证了所提出算法的有效性付兴建等针对轧机辊缝控制系统采用了鲁棒∞控制器对参数摄动等不确定性进行了仿真......”。

4、“.....仿真结果表明人工鱼群算法相比蚁群算法，系统阶跃信号的超调量下降了以上，调整时间缩短了以上，稳态误差降低了以上采用人工鱼群算法的系统随机信号响应曲线波动范围均小于采用蚁群算法的系统，因此经人工鱼群算法优化的系统响应性能以及抗干扰性能均优于蚁群算法。关键词控制器人工鱼群算法蚁群算法轧机辊缝轧机作为钢铁企业重要生产设备，其辊可表示为⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪∈∫−−−−−−∈Ν∫Κ将式代入式中即可提到位置式控制器的表达式，表达式如式。式中，∞控制器具有良好的跟踪特性和对参数摄动的鲁棒性彭珍瑞等在分析数控机床进给伺服系统数学模型的基础上，采用种基于人工鱼群算法优化控制器参数，并与传统的法进行比较仿真实验结果表明人工鱼群控制方法的效果明显优于传统的控制......”。

5、“.....提出了基于蚁群算法的参数优化方案，并给出了具体轧机辊缝控制器参数优化分析机械工业论文基础上，采用种基于人工鱼群算法优化控制器参数，并与传统的法进行比较仿真实验结果表明人工鱼群控制方法的效果明显优于传统的控制，具有良好的动态和稳态性能徐秀芬针对电液比例系统控制参数整定问题，提出了基于蚁群算法的参数优化方案，并给出了具体的实现步骤，结果表明控制器具有良好的静动态性能，完全能达到电液比例控制系统的要扰动和模型变化的鲁棒性方鸣等针对轧机辊缝控制系统存在非线性特性参数不确定性以及控制输入前具有不确定系数的问题，提出了种自适应反步滑模控制方法，仿真结果表明所设计自适应反步滑模控制器能实现快速准确跟踪，并且对参数变化具有较强鲁棒性王宪等针对轧机辊缝控制系统内部参数不同和外界干扰不致造成轧辊压下位置不同步的问题，设计了基于模糊输出反馈的辊缝伺服同步控制系统......”。

6、“.....结果表明无模型自适应控制收敛快，稳态误差小，且能提高对扰动和模型变化的鲁棒性方鸣等针对轧机辊缝控制系统存在非线性特性参数不确定性以及控制输入前具有不确定系数的问题，提出了种自适应反步滑模控制方法，仿真结果表明所设计自适应反步滑模控制器能实现快速准确跟踪，并且对参数变化具有较强鲁棒性王宪等针对轧机辊缝控制系统内部参数不同和外界干扰不致造成轧辊压下控制系统控制性能直接影响轧带品质。只有提高辊缝控制系统控制精度和抗干扰性能，才能获得精度高符合生产需求的轧带。樊立萍等将模糊逻辑控制和控制结合，构成模糊自适应应用于轧机辊缝控制系统，仿真结果表明该控制方法比传统的控制有更好的控制效果崔佳梅等通过神经网络无模型自适应控制种算法对轧机辊缝控制系统进行仿真比较，结果表明无模型自适应控制收敛快，稳态误差小......”。

7、“.....取值遵循下式当ε时当ε时，。其中ε为阈值。ε取值将直接影响系统性能，根据轧机实际工况，这里选取ε为。控制器中最重要的是其个参数的优化。下面分别采用蚁群算法和人工鱼群算法对控制器的个参数进行优化。摘要为提高轧机辊缝控制精度，建立了轧机辊缝控制系统开环传递函数，分别采用人工鱼群算法和蚁群算法进行轧机辊缝控制器参数优化，基于实现步骤，结果表明控制器具有良好的静动态性能，完全能达到电液比例控制系统的要求。轧机辊缝控制系统控制器设计轧机辊缝控制系统为典型的液压缸位置控制，工业上常采用控制器，常规控制器如下式所示∫Κ∫本研究选用更适用于计算机控制的位置式控制器。假设采样周期为，采样时间为，则离散置不同步的问题，设计了基于模糊输出反馈的辊缝伺服同步控制系统......”。

8、“.....将所提出的算法应用于轧机辊缝控制系统，其结果验证了所提出算法的有效性付兴建等针对轧机辊缝控制系统采用了鲁棒∞控制器对参数摄动等不确定性进行了仿真，结果表明所设计的轧机辊缝控制器参数优化分析机械工业论文蚁群算法。关键词控制器人工鱼群算法蚁群算法轧机辊缝轧机作为钢铁企业重要生产设备，其辊缝控制系统控制性能直接影响轧带品质。只有提高辊缝控制系统控制精度和抗干扰性能，才能获得精度高符合生产需求的轧带。樊立萍等将模糊逻辑控制和控制结合，构成模糊自适应应用于轧机辊缝控制系统，仿真结果表明该控制方法比传统的控制有更好的控制效果崔佳梅等通过神经网络无模型自适应控制压缸，如图所示，可以控制工作辊在垂直方向运动。液压缸位移由测厚仪反馈给计算机，其运动由伺服阀阀芯运动进行控制，从而实现对轧机辊缝的精确控制。轧机辊缝控制系统如图所示。分析图可以得出，轧机辊缝控制系统为液压缸位置控制......”。

9、“.....因此本研究将系统关键部分数学模型列出。轧机辊缝控制器参数优化分析机械工业论文。摘要为提高轧机辊缝控制精度，建立了轧机辊缝控制系统算法优化后的个参数，如表所示。图截割头位姿控制系统仿真模型轧机辊缝控制系统仿真由上述所建立的轧机辊缝控制系统传递函数，在中建立系统仿真模型，如图所示。本研究对系统施加阶跃信号以及不同频率随机信号，比较经种算法优化的系统响应性能和抗干扰性能。首先对模型加入经种算法优化的个参数，对系统施加阶跃信号，仿真得到基于种算法优化的系统阶跃响应曲线，如图所示。以上研究成果经过代迭代，可获得蚂蚁算法优化后的个参数，如表所示。再次采用人工鱼群算法优化个参数。人工鱼群算法通过模仿鱼群易在富集营养较多的地方进行聚集的特点对鱼群的觅食行为进行最优求解。人工鱼群算法具有全局快速收敛的优点，相比蚁群算法具有更强的跳出局部最优的能力......”。