冷轧机工作辊弯辊控制系统模拟

冷轧机弯辊集自动控制技术、液压伺服技术、流体动力学、轧制辊系变形等学科于一体,用传统传递函数建立的系统数学模型计算结果与实际差距较大.本文基于MATLAB的SIMULINK平台,应用影响函数法精确地计算了弯辊缸的负载等效刚度,建立了能够详尽描述弯辊系统的数学模型.模拟结果表明,半闭环弯辊系统的阶跃响应时间为0.115 s,与实测阶跃响应吻合.考虑管道影响后,实际弯辊力响应时间为半闭环弯辊系统的2倍.     

冷轧机工作辊非对称弯辊的板形调控理论研究与应用

为减少冷轧带钢的非对称板形缺陷的产生,设计了工作辊非对称弯辊控制系统.应用影响函数法计算辊系变形,同时考虑辊缝中金属横向流动对带钢出口横向张力分布的影响,通过迭代法计算出工作辊两端施加不同弯辊力后的辊间压力分布、出口厚度横向分布以及出口横向张应力分布.理论分析结果表明,工作辊非对称弯辊可以在一定程度上改善辊间压力分布不均,减轻轧辊磨损和减少轧辊掉皮事故的发生,降低带钢边部的非对称板形缺陷.实际应用结果证明,当倾斜调整量小于10%时,应用工作辊非对称弯辊替代倾斜调整,可以获得更好的板形精度.     

连续热镀锌层厚度自适应控制

针对热镀锌层厚度控制过程存在时变大滞后、非线性和多变量影响的特性,经常造成镀层厚度偏差过大且严重不均的问题.在分析镀厚与气刀压力、气刀与带钢距离和带钢速度关系的基础上,提出了应用自适应前馈结合无模型反馈的控制方法,通过控制气刀压力和气刀与带钢表面距离,实现了锌层厚度的自动控制.从仿真数据结果可以看出,对比PID控制方法,自适应控制策略能够有效地解决镀层厚度控制中的上述问题,保证较高的稳定控制性能和满足镀厚及镀层均匀性精度要求,实现了从手动调整向自动控制的实际应用.     

基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模

为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6.