基于改进广义预测算法的精轧宽度控制方法

为了提高热连轧带钢成材率和宽度精度,在精轧末机架后一般配置了测宽仪,利用机架间张力对宽度动态控制,达到调整带钢宽度目的;由于精轧末机架中心线到测宽仪的距离较远,使得系统具有大滞后性及时变性等特点,很难建立精确的数学模型.采用对模型要求宽松的广义预测控制方法,基于广义误差估计值对控制器参数进行自适应调整,直接辨识控制律参数,省略Diophantine方程的求解、矩阵的求逆,缩短在线计算的时间,适用于快速的轧钢过程.仿真结果表明,该方法对精轧宽度这一大时滞、不确定性系统有较好的控制效果.     

基于神经网络的热轧带钢宽度预报与设定

研究带钢热连轧生产线中成品带钢的宽度预报与设定.由于精轧道次带钢宽度变化与板坯化学成分、立辊侧压量、厚度压缩比、钢板温度、速度及张力等因素有关,所以在宽度预报中,按照轧制顺序将整个轧制过程分为两部分:狗骨轧制和随后的精轧道次,前者用数学机理模型建模,后者引入主成分分析-径向基函数(PCA-RBF)神经网络建模.应用效果表明,经过训练的神经网络模型能够有效提高带钢宽度的预报精度,减小成品带钢的宽度波动.     

热轧带钢超快速冷却过程的温度控制策略

针对热轧带钢超快速冷却过程温度控制,通过建立带钢冷却过程中的空冷、水冷温降模型,采用前馈、反馈与自适应相结合的温度控制策略,提高带钢的中间温度和卷取温度的控制精度,并应用于热轧带钢生产线。应用效果表明,带钢轧后温度控制达到了较高的精度,并有效地提高了带钢的力学性能。     

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.     

基于粗糙集和神经网络的薄带钢厚度预测

针对传统数学模型预测精轧出口厚度逐渐不能满足精度要求的现象,提出一种基于粗糙集和神经网络的热轧薄带钢厚度预测方法。该方法通过对精轧出口厚度影响因素进行属性约简,找出主要影响因素,以此作为径向基函数神经网络预测模型的输入,从而提高网络的收敛速度与预测精度。仿真结果显示,粗糙集神经网络预测模型优于传统数学模型,并且样本的预测误差基本控制在-0.05~0.05 mm以内。     

热轧带钢轧后冷却控制及其自学习方法

热轧带钢轧后冷却过程中卷取温度的控制精度是保证带钢表面质量和板形良好的一个关键因素,因此温度控制精度的核心是冷却过程控制模型的建立,同时新的数学模型应该具有自学习功能以提高控制精度.以此为出发点,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢冷却过程控制的数学模型,并对新模型的自学习能力进行了研究,使该模型能够不断地修正其关键参数以提高温度控制精度,从而增强了模型的自适应性.通过对该冷却过程数学模型的现场实际应用,验证了该冷却数学模型的卷取温度控制能够达到较高的精度,为提高带钢产品质量奠定了基础.     

热轧带钢精轧温度的设定策略

为了提高热轧带钢头部终轧温度命中率,以及确定合理的机架间喷水冷却制度,结合带钢热轧过程温度数学模型,开发了精轧区温度模拟计算软件·对多种不同规格产品进行了离线模拟计算,模拟计算结果与实测结果吻合较好,表明模型具有较高的精度·在温度模拟计算的基础上,给出了终轧温度设定策略·对两种截然不同的机架间喷水冷却阀门开启逻辑做了计算分析,结果表明,逆向开启机架间喷水冷却阀门,顺向关闭阀门,能以较少的喷嘴开启数达到终轧温度目标范围,并且可以节约能耗·     

热轧带钢精轧过程考虑相变的轧制力模型

对部分在精轧过程发生相变的热轧钢种,当在双相区轧制时,因奥氏体与铁素体的变形抗力随轧制温度的变化规律不同,使得传统轧制力模型的预报误差很大,影响轧制过程参数控制精度.为此,研发了一种适用于精轧过程发生相变的热轧轧制力模型.首先建立了余弦形式的相变体积分数模型,算出不同轧制温度下奥氏体与铁素体的体积分数;接着,建立加权形式的轧制温度对变形抗力影响项的计算公式,较好地模拟出轧件在双相区轧制的变形特性;最后,把该模型用于宝钢1880热轧轧制力预报在线计算,实际生产表明,该模型显著提高了无取向电工钢等精轧相变带钢的轧制力预报精度,改善了轧制稳定性.     

热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略

为了提高热轧带钢卷取温度控制精度,针对热轧带钢轧后冷却过程非线性、强耦合性等特性,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢轧后冷却过程控制的温度数学模型,并对热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略进行了研究,同时在该模型基础上开发了系统软件,通过现场实际应用对模型功能进行了验证.结果表明,该冷却数学模型的卷取温度设定计算结果...     

热轧带钢层流冷却温度优化控制策略研究

在热轧带钢生产过程中,卷取温度是影响成品带钢性能的重要参数之一,其精度的高低对带钢质量至关重要.为保证产品具有良好的性能,采用层流冷却装置对热轧后的板带进行冷却控制,喷水系统的设定是层流冷却过程控制的关键.在冷却过程中带钢的温度不能在线连续检测,其过程具有强非线性和时变性,而且在冷却过程中存在相变,因此难以建立精确的数学模型去描述这一冷却过程.随着带钢厚度,精轧出口温度和轧制速度的变化,单独的前馈/反馈控制很难满足高精度的温度控制需要.在本文的研究中,一系列层流冷却控制策略被采用,包括前馈/反馈控制,自适应算法,以及控制带钢整体温度的均匀性策略.实践应用表明这些控制策略得到很好的检验,能有效地提高卷取温度的控制精度和均匀性.     

热轧带钢终轧温度控制模型的应用研究

为了适应加速轧制时高精度终轧温度控制的要求,在机架间冷却单元的基础上开发了在线自适应、前馈与反馈相结合的在线终轧温度控制模型,并现场测试了机架间冷却阀门的开度和流量曲线.结果表明,该模型对于提高终轧温度控制精度是有效的.     

热轧带钢横向温度研究方法及测量分析

对目前带钢横向温度分布的研究方法和结论进行了分析;对1800热连轧机精轧出口带钢的横向温度进行测量,针对典型的分布规律,提出了描述参数,并用该参数就其分布规律以及分布与带钢宽度、纵向温度的关系进行了讨论,为建立热连轧带钢横向温度控制模型提供了依据.     

热连轧带钢终轧温度的影响因素

在传统传热模型基础上开发了带钢热连轧精轧温度控制模拟软件,系统地分析了穿带速度、带钢粗轧出口温度、带钢机架间厚度、水冷换热系数和工作辊材质等7种因素对带钢精轧出口温度的影响规律;确定了影响带钢终轧温度的主要因素;使用现场实测数据对模拟软件计算精度进行了检验,表明开发的精轧温度控制模拟软件计算精度较高.为建立高精度热连轧带钢温度在线控制模型提供了理论依据.     

热连轧机弯辊力优化设定策略研究及应用

针对传统热轧机板形设定模型仅根据带钢头部的要求来设定弯辊力而可能导致中尾部所需弯辊力超出设备能力极限的问题,提出一种弯辊力优化设定策略。该策略对带钢全长轧制过程进行考虑,根据最近一次同钢种同规格带钢轧制时实际轧制力与凸度的变化,预算本卷带钢全长板形控制所需要的弯辊力调节量,结合弯辊设备的能力极限,为带钢中尾部板形控制预留必要的弯辊力。在上海梅山钢铁股份有限公司热轧厂1780热连轧生产线上的实际应用效果表明,采用该策略后基本消除了带钢尾部中间轧破现象,大幅提高了热轧带钢中尾部轧制的稳定性。     

铝带坯铸轧板形测控的补偿模型

根据铸轧板形缺陷的表征特点及其评价指标 ,采用铸轧板带的横向板厚分布作为板形控制信号 ,并依此建立了铸轧板形的数学描述 .基于铸轧工艺的特点 ,在铸轧板形实测信号中通常包含铸轧带材横向温差及板凸度所致的两种附加干扰 ,通过具体分析两种附加干扰对铸轧板形测控的影响 ,分别建立了附加温差板形补偿模型和附加板凸度板形补偿模型 .针对某铸轧机实轧工况 ,运用所建补偿模型求得了横向板厚的补偿值 ,并直接对板形检测信号进行修正 ,以期提高板形控制精度 ,避免板控执行机构的误操作 .实测结果表明所建补偿模型正确 ,且处理方法简单 ,可直接用于铸轧板形的控制 .图 1,表 1,参 10     

热连轧粗轧区FES宽展模型及其优化

为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧--平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对"狗骨"宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)"狗骨"宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO--BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求.     

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.     

热连轧液压活套不确定系统的滑模控制

针对一类多输入多输出热连轧液压活套不确定系统设计了滑模控制器.首先利用特殊线性变换将原不确定系统化成标准形式,然后基于Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI)技术给出了滑模面函数,根据滑模到达条件设计了一种新的控制策略,并且给出了理论性证明.最后仿真结果表明,该控制器可使活套控制系统获得较好的控制效果,有效地提高热轧带钢精轧机活套系统的控制精度,并使活套系统迅速达到平衡稳定状态.该控制器具有很强的鲁棒性能,非常适合于复杂的活套系统.