热连轧宽度自适应模型优化

为提高热连轧粗轧宽度控制精度,提出了一种宽展模型参数自适应方法.该方法将宽展模型中自然宽展系数和狗骨宽展系数作为待优化参数向量,以此为基础对自适应目标函数进行构建,并使用Nelder-Mead算法进行目标函数的最优化求解,得到了满足条件的最优化参数向量,进而完成了宽展系数的优化,提高了轧件的宽度控制精度.本方法已应用于某850 mm热轧粗轧控制系统中,并与传统自适应模型精度进行比较,采用所提出的参数自适应方法后,宽度模型预测值与实测值的偏差由3.05 mm降至1.28 mm,有效地提高了宽度质量.     

热轧带钢自适应穿带策略的优化

热轧带钢生产过程中,为保证穿带自适应正常投用,需要准确区分影响轧制力预报的各个因素.本文通过计算影响系数的方式分析了轧制力的各个影响因素,以此为基础建立了线性方程组,并使用最小二乘法求解得到了准确的预报偏差量.最后通过校核机架对自适应规程进行校核,保证了自适应规程的准确性.本优化策略已成功应用于某热连轧生产线,实际生产数据表明,采用穿带自适应优化策略之后轧件的头部厚度控制精度得到了显著提高.     

基于因子分析的板带热轧产品质量缺陷诊断

板带热轧生产过程中，产品质量影响因素与质量指标间的关系不明确，影响产品质量缺陷追溯和后续产品质量提升.将因子分析(factor analysis，FA)方法引入热轧产品质量诊断过程中，并以穿带过程宽度质量缺陷为例，采用GT²统计量对生产过程进行监控，通过因子得分表征各生产因素对产品宽度质量指标的影响程度，得到了各因素对产品宽度缺陷的贡献率，最终实现了轧件宽度缺陷的原因定位.实际应用结果表明，以因子分析的诊断结果为基础对关键参数进行修正，能有效提升后续产品的宽度控制精度，为生产过程的稳定性和产品质量的提高提供了保证.     

基于软测量模型的粗轧厚度预测方法

为提高热连轧粗轧过程各道次厚度控制精度,满足道次动态修正的要求,提出了一种简单有效的厚度软测量模型.基于典型粗轧区的仪表配置,模型从轧件跟踪、数据处理等方面进行了针对性的研究,提出了偶数道次立辊辊缝渐变的策略用于可逆轧制过程中的宽度测量,并通过模型预测得到了轧制过程中各道次的出口厚度.现场实际应用表明,通过软测量模型预报的各道次厚度与实际测量结果吻合较好,各道次的厚度预报偏差在±0.10 mm范围内达到95.2%,满足了现场生产需求.     

入口楔形对中厚板侧弯影响规律

为了研究轧件入口楔形对中厚板侧弯的影响规律,提高侧弯控制精度与效率,针对国内某中板厂精轧机组四辊轧机的生产实际情况,采用基于双悬臂梁的影响函数法开发了不对称条件下辊系辊弹性变形计算模块,阐述了该模块的离散化方法、关键数学模型及向量与矩阵的确定以及轧辊弹性变形的求解方法.基于现场实际数据进行入口楔形不对称条件下的模拟计算,得出了入口轧件楔形对出口轧件弯曲半径的影响规律,指出轧辊刚性倾斜是控制侧弯的有效手段,并建立了来料存在楔形时的目标楔形量计算模型及侧弯控制模型.     

基于多工况分析的焦炉加热过程火道温度模糊控制

对于焦炉加热这一复杂工业过程,提出一种包括协调层和优化控制层的多工况火道温度优化控制方法.协调层根据对焦炉加热过程工艺参数的分析,采用多信息融合的二次决策方法,由荒煤气的温度识别焦炉加热过程的实时工况,针对不同的工况选择合适的优化控制模型.基于工况分析,在优化控制层采用一种基于自适应遗传算法的多目标模糊优化控制方法,针对不同工况下的模糊控制器量化因子和比例因子调节困难的问题,采用精英保留和赌盘算法相结合的选择策略,以及具有自适应交叉概率和变异概率的遗传算法对模糊优化控制模型的参数寻优,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度,并且通过对控制精度、能量消耗和调节时间等各项指标适当加权,构造适应度函数,使优化后的模糊控制模型达到满意程度.采用具有多工况火道温度智能优化控制结构的方法取得了良好的控制效果,为焦炉加热过程的优化控制问题的解决提供了一条新的途径.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

基于多目标满意优化的热轧非对称工作辊设计

热轧非对称工作辊可兼顾板形控制和自由规程轧制,其关键参数通常采用经验设计法,缺乏相应的依据.本文提出了热轧非对称工作辊关键参数的理论设计方法.由于设计过程中无法精确给定已知条件,因此把多目标满意优化引入到非对称工作辊的参数设计中,建立了综合满意度目标函数,并用模拟退火遗传算法进行满意度最优值求解.采用满意解代替最优解,使得辊形参数的优化设计结果更具科学性.在某热连轧生产线上的实际应用表明,优化设计的辊形在板形控制和自由规程轧制方面均取得了理想的效果.     

基于二阶泛模型的无模型自适应控制及参数整定

首先充分利用无模型自适应控制(MFAC)边建模、边控制的特点,推导基于二阶“泛模型”的改进无模型自适应控制方法,并推导伪偏导数及控制律的迭代公式,与基于一阶泛模型的MFAC方法相比,改进策略可以使每次迭代的泛模型更加准确,从而进一步提高控制精度.接着,针对改进MFAC的参数整定问题,提出基于优化技术的控制器参数整定方法,运用辨识出的近似模型针对不同的目标函数进行优化,使得其实用范围更加广泛.通过大量仿真实验对比可以看出:经过Jeu-tr型性能指标进行参数优化的改进MFAC控制器动态响应最好,且优化迭代次数较少.因此,控制效果得到显著改善.     

基于模糊聚类的PSO-神经网络预测热连轧粗轧宽度

为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力.     

热连轧数据采集的多样本处理策略

热连轧带钢生产过程中，实测数据的处理方式影响到模型自学习的精度，最终影响到产品的控制精度.为解决此问题，建立了针对实测数据的多样本处理策略，采用变异系数的方式排除了高离散性的数据，并通过数据映射的方式将采集到的有效数据进行同步，最终获得了高可信度的自学习源数据，大大提高了模型自学习的有效性及预报精度.将该多样本处理策略应用到国内某热连轧生产线的精轧机组，现场实际应用效果表明:带钢头部的轧制力预报精度达到了233%，满足了自动厚度控制系统的控制要求，提高了产品的质量.     

遗传算法优化神经网络的热轧带钢弯辊力预报模型

针对传统弯辊力预设定模型的缺陷和带钢热连轧轧制特点，利用某钢铁公司1580mm热轧线生产数据，对精轧机组末机架进行了基于遗传算法优化神经网络的弯辊力预报模型研究.以大量实际数据作为神经网络训练输入，充分考虑了输入参数之间的影响作用，模型结构简单、容易实现，其整体性能用平均绝对百分误差、均方根误差和相关系数R评价.通过将预测结果与实测结果比较，验证了模型的精度.研究发现，提出的弯辊力预测模型相比于传统模型可实现高度非线性拟合，适用于提高热轧带钢头部板形控制精度，为实际弯辊力设定提供指导和试验基础.     

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

为提高冷轧电机功率的计算精度,提出了一种新型的电机功率在线计算模型,模型中将电机功率分为轧制功率和机械功率损耗.其中,轧制功率采用基于简易有限元的数值积分方法计算获得,而电机机械功率损耗采用实验测试回归方法获得.基于本文设计的测试方案和模型结构,通过对某1 450 mm五机架冷连轧机组的现场测试,回归得到了功率损耗模型中的系数,并将其应用到了该机组中.现场实际应用表明该电机功率模型的计算偏差可控制在±5%以内,证明该模型具有较高的计算精度,符合现场控制要求,具有广泛的应用前景.     

多任务热连轧过程控制系统应用平台

针对热连轧生产线特点自行设计了符合现场实际要求的基于Windows的热连轧过程控制系统应用平台.平台采用多进程结构，进程内部采用一任务一线程的新型模式，大大提高了系统的稳定性，降低了各功能模块间的耦合性.平台的功能包括进程管理、网络通信、数据采集和数据管理、过程跟踪.数据通信、数据库操作和过程数据记录、带钢跟踪和线程调度分别由以上几个功能负责.平台采用高速的事件信号触发方式来调度模型计算.该平台已经成功应用于国内多家热连轧带钢生产现场，运行稳定可靠.     

矿浆中和过程中基于模型预估模糊自适应控制

氢氧化镍钴矿浆用已有的中和过程闭环控制方法，在受到随机干扰影响的情况下，常会造成终点pH值偏离目标值，影响后续工艺过程的矿浆沉淀性能，降低镍钴氢氧化物的产品质量.提出模型预估与模糊自适应相结合的控制方法，通过模型预估控制尽量消除大滞后带来的影响，采用模糊自适应控制可以及时、有效地调整石灰石浆流量的设定值，采用PI控制器跟踪其设定值，从而满足pH值的工业过程控制要求.在国外某大型氢氧化镍钴冶炼厂的成功应用，表明该方法有效地解决了中和过程存在的大滞后时变等问题，使得氢氧化镍钴矿浆中和过程稳定运行，提高镍钴金属成分的回收率.     

热轧带钢X80超快冷出口温度高精度控制方法

针对X80管线钢超快冷生产过程,基于传热学基本理论,建立了超快冷温度控制模型.通过对带钢超快冷过程温度场模拟,开发了X80管线钢超快冷控制策略,得出超快冷以均匀模式开启初始组态并采用正向增开策略有利于超快冷精度的提高及带钢芯表温差的减小.针对工艺条件波动对控制精度的影响,开发了超快冷自适应系统,实现了带钢超快冷出口温度实时及卷间修正.现场应用取得良好效果,为控冷工艺的实施提供支撑.