基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型

为了提高冷连轧机轧制力预报精度，提出一种解析数学模型结合神经网络校正模型的计算方法，建立冷连轧机轧制力预报模型。采用径向基函数的局部映射和全局线性映射相结合的神经网络校正模型求解带钢变形抗力和轧制变形区的摩擦因数；并采用轧制变形区离散化方法分析轧制变形区内张力、摩擦力及金属变形抗力等在带钢轧制方向上的分布规律，从而建立轧制力在线计算数学模型。现场实测数据离线仿真结果表明，采用此基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型预测轧制力，其预测误差小于8．9％，此模型能用于指导生产实践。     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

冷连轧机动态变规格机架速度控制策略及规律

针对冷连轧机动态变规格特性,提出了以变规格前的带钢张力设定值为控制目标的变规格机架速度控制策略. 通过建立张力作用下带钢弹性变形的数学解析模型,推导计算了单步小压下变规格时变规格机架的速度控制规律,并根据流量相等原则对变规格后的冷连轧机前面机架进行速度设定. 当变规格前后带钢的几何尺寸或材料特性差异较大时,提出利用楔形段方式完成动态变规格,采用上述张力控制目标策略推导计算了楔形段动态变规格方式每个中间厚度的轧制速度和辊缝设定值控制规律. 本策略可将变规格造成的厚度偏差控制在变规格机架之间,同时避免了变规格机架与其他机架轧制因素通过张力的耦合,使轧制过程的动态变规格控制易于实现.     

神经模糊组合预报冷连轧机轧制力

采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是有效的,预报精度优于传统方法。预报结果的相对误差限制在±4%以内,实现了冷连轧机轧制力的高精度预报。     

中厚板轧机轧制压力数学模型研究

以现场的钢种为样本,测定热轧条件下的流动应力,建立流动应力模型。采用现场实测轧制数据,通过数值计算,得到该轧机轧制压力模型,并投入计算机在线控制生产,经济效益显著。     

热轧带钢精轧过程高精度轧制力预测模型

轧制力模型的计算精度直接影响热轧带钢厚度控制精度,目前大多数轧制力模型都把轧制压力分解成应力状态影响系数和变形抗力的乘积.选用与西姆斯公式吻合较好美坂佳助公式作为应力状态影响系数模型,并考虑残余应变的影响,建立了高精度轧制力预测模型.分析了残余应变对普碳钢和合金钢轧制力的影响,给出了带钢热连轧机组残余应变工程计算方法.现场应用结果表明,该轧制力模型具有较高的预测精度,可以满足在线要求.     

冷连轧过程控制变形抗力模型的自适应学习

以考虑冷连轧带钢轧制过程变形区金属塑性变形以及入口、出口弹性变形的变形抗力模型和Bland Ford Hill轧制力模型为基础,将实测轧制力值代入轧制力计算模型建立起以变形抗力后计算值为未知量的非线性方程,求解该方程可以得到变形抗力后计算值,进而通过指数平滑法计算出变形抗力模型中的自适应学习系数·实际应用表明,由该方法得到的变形抗力后计算值的精度和稳定性能满足模型在线控制要求,可以提高在线控制变形抗力模型和轧制力模型的计算精度·     

兼顾板形的带钢冷连轧机最优化负荷分配

在分析现有带钢冷连轧机组所采用的轧制负荷分配方法的基础上,提出了一种兼顾板形控制要求的最优等负荷分配模型,并编制了仿真程序．仿真结果与工业实验的结果是吻合的．     

基于遗传神经网络的冷连轧机轧制压力模型

对鞍网冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷,把遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ,简称ＧＡ）和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及ＧＡ－ＢＰ算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冷连轧机轧制压力模型,通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网     

基于神经网络与线性回归的轧制力预报

通过将SIMS轧制力计算公式进行相应简约化处理,避免了模型软件在该公式计算时的重复迭代求解,缩短了计算时间,因此更适合在线软件计算.利用现场实际生产数据反向回归出变形抗力模型中的系数,提高了模型中系数的准确性.用神经网络对变形抗力与应力状态系数的乘积加以修正,进一步提高了轧制力预报的精度.预测结果与实测数据比较表明,轧制力预报误差基本在±5％以内,满足了轧制力预报的精度要求.     

粗轧板坯镰刀弯控制模型的研究与应用

针对经常困扰热轧生产的粗轧板坯镰刀弯缺陷,本文结合弹跳方程和解析法,分析了引起板坯镰刀弯的主要因素——轧机两侧纵向刚度偏差、来料楔形及轧件运行走偏,分别计算了其对应的调整量,建立了基于轧机两侧轧制力差的镰刀弯调平控制模型.该模型可反映轧机两侧纵向刚度差、来料楔形及轧件运行走偏等主要因素与镰刀弯的定量关系,进而计算出控制镰刀弯的粗轧机各道次辊缝倾斜调整值.与现场实测值进行离线验证对比,实测值与计算值比值平均为0.977,结果表明镰刀弯调平模型能够预估板坯各道次辊缝倾斜调整值.将模型投入2250 mm热轧机组使用后,板坯镰刀弯弯曲量未达标率从24.88%下降到6.62%,提高了镰刀弯控制效果,使粗轧板坯镰刀弯问题得到了很大缓解.     

冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数. 本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度. 在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力. 在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数. 实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.     

薄铝带轧制工作辊边部接触的建模与仿真

为研究冷轧机在轧制薄铝带时工作辊边部接触对辊系受力和铝带断面形状的影响,借鉴弹性悬臂梁法和影响函数法的处理思想,建立了适用于实际生产在线控制的铝冷轧机辊系变形模型,并对不同入口铝带厚度、弯辊力、工作辊的接触状态进行仿真研究.仿真结果表明:工作辊边部接触力随入口厚度增加而增加、随弯辊力增加而减小;工作辊边部接触轧制时,轧机出口铝带凸度和横向厚差小于非边部接触轧制,有利于铝带边部减薄控制,但降低了铝轧机边部板型调控能力,在轧制中应尽量避免.     

基于遗传算法的UCM双机架冷轧机弯辊力设定模型

建立了宽带铜6辊紧凑式冷轧机组弯辊力设定综合模型,以提高带铜板形质量．采用大型通用有限元软件建立了辊系弹性变形三维有限元模型,结合工业轧机整体取样,分析了双机架冷轧机多轧程各道次带铜板形比例凸度变化,确定了板形的主要影响因素;以板形良好为目标、双机架弯辊力的相对余量均匀作为约束条件,建立了基于遗传算法的工作辊和中间辊的弯辊力设定数学模型．本模型应用于1500mm6辊UCM大型工业轧机连续轧制试验取得明显改善带钢板形和提高对带钢来料凸度波动变化适应能力的实际效果．     

冷轧薄带钢工作辊边部接触研究

为研究工作辊接触对冷轧带钢生产的影响,用影响函数法建立模型,并用现场生产数据模拟计算了四辊轧机的辊系变形.通过计算得到的接触压力、带钢厚度、张应力等分布数据分析了冷轧薄带时发生工作辊接触现象对轧制压力、出口厚度、出口张应力以及板形等的影响.结果表明,工作辊接触使带钢边部轧制压力降低,工作辊与支撑辊间接触压力增大.工作辊接触使带钢凸度和横向厚差减小,对降低边部减薄有利;使出口张应力分布更加均匀,减小了边浪,提高了带钢的平直度.     

四辊可逆冷轧机轧制润滑工艺实验研究

在四辊可逆冷轧机上用A,B,C和D 4种冷轧乳化液对St12带钢进行了轧制润滑工艺实验,分析比较了在相同轧制条件下4种轧制乳化液对轧制力、带钢表面反射率、带钢和轧辊表面温度等的影响规律.分析了轧制力和轧制速度的关系,利用实测轧制力数据和数学模型计算得到了摩擦因数.较好的油品润滑能力顺序为B,C,D和A,冷却能力顺序是A,C,D和B,带钢表面反射率顺序是B,D,C和A.实验研究结果对油品开发与评价,优化轧制润滑工艺参数和提高板面质量具有重要的理论和实际意义.     

UCM六辊冷轧机中间辊辊形研究

针对1500UCM宽带钢冷轧机轧制薄规格带钢易出现板形缺陷和轧辊剥落等问题,采用有限元软件ANSYS建立六辊轧机辊系弹性变形三维有限元模型,并利用UCM轧机窜辊特性和轧机板形控制性能指标设计中间辊新辊形.有限元仿真研究表明:UCM轧机中间辊新辊形与原辊形相比,轧机板形控制能力明显提高,工作辊弯辊调控功效提高35.21%,辊缝横向刚度增强12.25%,常轧宽度1 280 mm薄板的辊缝凸度调节域面积增大75.26%;且UCM轧机辊间压力分布得到改善,中间辊和工作辊的辊间接触压力峰值和辊间接触压力不均匀度系数分别下降3.16%和253%,支持辊和中间辊辊间接触压力峰值和辊间接触压力不均匀度系数分别下降13.29%和17.45%.研究结果为开展UCM轧机中间辊新辊形工业实验提供了理论依据.     

单位宽度轧制力对热轧带钢凸度的影响规律

为了建立高精度的热轧带钢凸度计算数学模型 ,根据带钢凸度计算理论 ,采用影响函数法开发了四辊轧机带钢凸度影响率计算软件 ,系统地分析了单位宽度轧制力、轧辊直径和压下量对单位宽度轧制力影响率的影响规律·结果表明单位宽度轧制力影响率随带钢宽度的增加呈抛物线变化 ;轧辊直径和压下量对单位宽度轧制力影响率有一定的影响 ;建立了高精度单位宽度轧制力影响率的数学模型 ,确定了单位宽度轧制力影响率基本值及工作辊直径、支撑辊直径、压下量对单位宽度轧制力影响率修正系数的 6次拟合系数 ,为板形控制系统模型的建立及参数优化提供了理论依据     

基于目标函数的冷连轧轧制力模型参数自适应

为提高轧制力模型的预报精度,提出了一种基于目标函数的轧制力模型参数寻优方法该方法通过建立轧制力模型参数自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,采用Nelder-Mead单纯形算法对目标函数进行求解,从而获得满足轧制力精度的模型自适应系数本文提出的轧制力模型参数自适应方法已应用于某1700mm五机架冷连轧机组.现场应用表明:采用轧制力模型参数自适应后,轧制力模型计算值与实测值的均方差由不采用自适应的129%降至32%,证明该参数自适应方法能显著提高轧制力模型预报精度,满足在线控制要求.