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王益群
长期从事冶金机械自动化、流体传动与控制的教学及科研工作
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- 姓名：王益群
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学术头衔：
博士生导师
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学科领域：
机械工程
- 研究兴趣：长期从事冶金机械自动化、流体传动与控制的教学及科研工作
王益群教授现任燕山大学教授、博士生导师，中国机械工程学会流体传动与控制分会荣誉主任委员，浙江大学流控国家重点实验室学术委员会副主任委员。
长期从事冶金机械自动化、流体传动与控制的教学及科研工作，在当代板带轧机的关键技术——板厚控制方面，取得了突破性进展，打破了冷轧机的关键技术——板厚自动控制技术（液压AGC）长期依赖进口的局面。在单机架IGC650HCW精密冷带轧机成套设备研制及关键技术研究项目中得到成功的应用，达到国际先进水平,该项目获得1999年国家科技进步二等奖；所完成的650冷带轧机液压AGC系统，2004-2006年先后四套在河南鸽瑞复合材料公司顺利投产，其板厚控制精度和速度都超过同规格进口原装轧机；2004年在国内外竞标中，赢得了张家港万达钢板公司1450五机架宽带高速冷连轧机（日本二手设备）液压AGC全面更新改造项目，2006年初该项目已通过工厂全面考核验收。实际轧制速度可达1260m/min，板厚精度可达±5μm。这表明我国在冷连轧机控制技术方面获突破性进展，上了一个新台阶。打破了高速宽带冷连轧机的这一核心技术市场长期被国外大公司垄断的局面。针对工业生产中的关键技术难题，在虚拟轧机、管道动特性、故障诊断与可靠性、液压CAT等领域的基础理论和应用中获得重要进展，主持国家自然基金项目五项，国家攻关子项目3项，企业横向开发项目10余项，在科研攻关中创造了显著的经济效益和社会效益。主编全国统编教材《控制工程基础》、《机械控制工程基础》，主审统编教材《液压伺服控制系统》，合著《基于混沌和小波的故障信息诊断》；发表科技论文200余篇，其中81篇次被三大检索收录（SCI-6、EI-57、ISTP-18），先后培养博士后、博士、硕士50余人，其中博士后出站4人，已获博士学位15人。
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2007-05-15
王益群， 孔祥东， 刘劲军
中国机械工程1996年第7卷第4期，-0001，（）：
-1年11月30日
针对电液位置控制系统中液压放太元件与液压执行元件的连接管道，提出一种根据管道环节第一谐柱点来优化设计管道参数的方法。经仿真和实验证明．用该方法设计得到的结果能够与系统形成最佳匹配关亲，并在一定范围内提高j糸统的响应速度。
电液位置控制系统， 管遭参数， 第一谐振点， 优化设计
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2007-05-15
【期刊论文】2030冷连轧机速度控制系统的建模及电动机负载转矩的计算1
王益群， 方一鸣， 孙登月， 周建刚， 刘仙
机械工程学报2005年3月第41卷第3期/CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING Mar., 2005, Vol. 41, No. 3，-0001，（）：
-1年11月30日
在充分熟悉2030冷连轧机直流电动机速度控制系统的基础上，将双电枢电动机速度控制系统的建模和仿真等效简化为单电枢电动机的建模和仿真，建立了2030冷连轧机含弱磁调速和速度自适应环节的直流电动机速度控制系统的机理模型，并给出了冷连轧机速度控制系统电动机负载转矩的在线计算公式。结合现场数据的仿真和实测结果表明，所建立的速度控制系统模型是正确的，电动机负载转矩的在线计算公式是可行的。
冷连轧机， 速度控制， 双电枢电动机， 建模与仿真， 弱磁调速， 电动机负载转矩
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2007-05-15
王益群， 尹国芳， 孙旭光
机械工程学报2003年8月第39卷第8期/CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING Aug., 2003, Vol. 39, No. 8，-0001，（）：
-1年11月30日
通过对板带板形信号的分析，针对传统板形信号模式识别方法抗干扰能力差、逼近阶n难以确定和逼近精度有限的缺点，应用模糊分类理论和最优化方法，构建了一种新的板形信号模式识别方法，有效提高了识别的精度和速度，可以满足板带轧机高精度板形控制的要求。
板形， 模式识别， 模糊理论， 最优化
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2007-05-15
王益群， 王海芳， 高英杰， 朱丹丹
中国机械工程第16卷第18期2005年9月下半月，-0001，（）：
-1年11月30日
以PID控制器为基础，辅助以神经网络的自学习、自适应能力，将神经网络和PID控制融合为一体，设计出一种神经网络PID控制器，应用于具有高度非线性、时变性的板带轧机AGC力控制系统，仿真结果表明，能有效改善系统的动态品质，并具有良好的适应能力。
PID控制， 神经网络， BP算法， 液压AGC
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2007-05-15
王益群， 尹国芳， 孙旭光
中国机械工程第15卷第24期2004年12月下半月，-0001，（）：
-1年11月30日
为了提高带材板形识别的精度，应用神经网络和最优化方法，构建了一种新的板形信号模式识别方法。该方法克服了现有板形识别方法的不足，具有较强的抗干扰能力。有效提高了识别的精度和速度，可以满足板带轧机高精度板形控制的要求，易于在实际板形控制系统中实现。
板形， 模式识别， 神经网络， 最优化
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2007-05-15
王益群， 王海芳， 孙旭光， 高英杰， 张伟， 朱丹丹
中国机械工程第16卷第11期2005年6月上半月，-0001，（）：
-1年11月30日
热轧带钢卷取温度是影响成品带钢性能指标的重要工艺参数之一，其层流控制系统具有高度的非线性。采用附加动量BP算法，建立了基于神经网络前馈与数学模型反馈的联合层流控制系统，仿真结果表明，采用神经网络预测的卷取温度与实测温度相近，结果可信，为层流数学模型参数的在线辨识打下了坚实的基础。
热轧带钢， 层流冷却， 卷取温度， 神经网络， BP算法
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王益群， 王海芳， 孙旭光， 张伟
中国机械工程第17卷第1期2006年1月上半月，-0001，（）：
-1年11月30日
针对热轧带钢卷取温度模型具有高度非线性的特点，利用神经网络具有逼近任何非线性函数及预报的性质，采用附加动量BP算法，准确预报卷取温度，进而应用最小二乘辨识方法对卷取温度统计模型进行参数辨识，辨识结果与设定结果的比较表明此方法行之有效。这种神经网络预报与最小二乘线性辨识相结合的方法为热轧带钢卷取温度模型的辨识优化提供了新的途径。
热轧带钢， 卷取温度， 神经网络， BP算法， 最小二乘法
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王益群， 王海芳， 高英杰， 张伟
中国机械工程第15卷第5期2004年3月上半月，-0001，（）：
-1年11月30日
在分析液压AGC的组成元件及其动态特性的基础上，利用神经网络具有逼近任何非线性函数且具有自学习和自适应的能力，建立基于时间序列的前馈动态模型辨识结构，应用扩展BP算法对轧机液压AGC力控制系统进行非线性预测，将预测结果应用最小二乘辨识方法进行线性系统的特征参数辨识，仿真及实测结果表明此方法行之有效，为轧机液压AGC的辨识提供了新途径。
自适应辨识， 板带轧机， 液压AGC， 神经网络
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王益群， 刘涛， 姜万录， 王海芳
中国机械工程第17卷第5期2006年3月上半月，-0001，（）：
-1年11月30日
为改善带钢冷连轧机在换辊后由于轧辊的热不稳定状态引起的板厚波动，对轧辊温度场和轧辊径向热膨胀量进行了理论分析和计算。建立了基于人工神经网络的轧辊热膨胀量预报的模型，用机理模型作为教师对神经网络模型进行离线训练，实现了机理模型和非机理模型的有机结合，较好地保证了预报的精度，为进一步提高板厚控制的精度和成品质量奠定了基础。
冷连轧机， 温度场， 热膨胀， 人工神经网络
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王益群， 张伟
机械工程学报2003年10月第39卷第10期/CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING Oct., 2003, Vol. 39, No. 10，-0001，（）：
-1年11月30日
在回顾流体传动及控制技术发展历史的基础上，对20世纪90年代后期以来液压技术的发展作了综合评述，它集众多学科于一体，具有显著的机电液一体化特征， 尤其是与计算机技术相结合， 使得液压技术在系统设计、控制、故障诊断、虚拟现实等方面有了长足的进步。最后对流体传动及控制技术的发展前景进行了预测，指出关注环保性能；元件与系统的集成化、模块化、智能化、网络化；新材料的使用将是未来的发展方向。
流体传动及控制， 历史回顾， 发展现状， 未来展望
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