宽带钢冷连轧机动态板形控制策略

在板形板厚解耦设计的基础上,分析了不同控制方案下凸度平坦度控制之间的耦合影响关系,建立了相应的凸度平坦度耦合模型,并对其耦合特性进行了分析比较.然后针对耦合模型特点进行凸度平坦度半解耦设计,以补偿凸度控制和平坦度控制之间的耦合影响关系,进而设计凸度平坦度解耦控制系统,并给出冷连轧机组凸度平坦度解耦控制应用策略,组成完整的动态板形控制系统.控制系统在某厂1 420 mm五机架UCMW冷连轧机组投入使用后,较好地补偿了板形板厚控制、凸度平坦度控制之间的耦合影响关系,板形控制精度明显提高.     

基于H∞混合灵敏度的冷连轧机多变量解耦鲁棒控制

冷连轧过程中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合和不确定特点,为了提高系统的控制精度和控制性能,提出了基于不变性原理解耦的H∞混合灵敏度鲁棒控制策略.首先,建立了厚度和张力系统的动态耦合模型,并应用不变性解耦原理实现了对厚度和张力系统的解耦.其次,针对系统存在的建模误差、参数摄动和外部扰动等不确定性,采用H∞混合灵敏度方法设计了鲁棒控制器来保证系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能.仿真结果表明解耦后的厚度和张力系统可以获得更好的控制效果,验证了本算法的有效性.     

宽带钢冷连轧机边降控制支持辊辊形研究

结合现场带钢边降控制跟踪测试和工业试验,建立辊系三维弹性变形有限元模型,分析武钢1 700 mm四辊冷连轧机组引进的常规凸度支持辊与单锥度工作辊的辊形配置方案存在板形控制能力不足、边降控制效果欠理想和波动大等问题的原因.基于有限元仿真分析和工业试验,采用工作辊和支持辊一体化辊形设计思想提出自主设计的EDW边降控制工作辊配套的VCR变接触支持辊.研究结果表明,VCR/EDW新方案与原方案相比,前者的辊缝凸度调节域扩大10.7%,辊缝横向刚度增强19.1%,辊间接触压力峰值下降21.6%;VCR变接触支持辊配合EDW边降控制工作辊经过工业轧机现场轧制,轧机凸度控制能力明显增强,弯辊力调节效率提高,带钢边降、凸度及平坦度显著提高.     

冷连轧机厚度和张力系统的智能解耦控制

现代冷连轧机组中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合、不确定等特点.以某厂1700mm冷轧机组为背景,以现场数据为核心,建立了厚度和张力耦合系统数学模型.针对系统模型的参数扰动以及外部扰动等不确定性,提出了基于准对角递归神经网络多变量PID控制策略,该策略具有较强的表达和处理瞬态信息的能力,实现了厚度和张力系统的解耦控制.仿真结果验证了本算法的有效性,其解耦响应速度和抗干扰能力明显优于传统解耦控制效果,适合解决非线性系统的动态问题.     

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     

基于分段线性化模型的冷连轧机PID解耦控制

针对冷连轧机采用基于工作点的线性化模型进行动态规格变换控制时系统误差和张力波动较大的问题,提出了一种基于递推分段线性化模型的PID解耦控制方案.通过对五机架冷连轧机进行动态规格变换仿真表明,该方案可保证系统的控制精度,满足动态规格变换的控制要求.     

350mm冷连轧机摩擦系数的研究

作者通过实测单片轧制及正常生产条件下的各架轧制力,获得了大量的摩擦系数测算值。在此基础上,分析了不同条件下摩擦系数与各影响因素的关系,并为几个常用压力计算公式匹配了摩擦系数实用模型。     

1700带钢冷连轧机主传动系统振动故障诊断

武钢１７００冷连轧机组传动系统的弧形齿接轴，在轧机运转过程中产生剧烈的振动。作者通过现场测试、频谱分析和理论计算相结合的综合分析方法，诊断出引起接轴振动的根源，并提出了相应的对策。     

宽带钢四辊冷连轧机边降控制辊型配置

针对某1,700,mm宽带钢四辊冷连轧机在生产过程中易出现支持辊磨损严重且不均匀,轧机板形控制能力明显不足,第1、2架轧机的弯辊力经常达到最大值,带钢的边降控制波动较大等问题,采用大型有限元软件ANSYS9.0建立了轧机辊系与轧件一体化三维有限元仿真模型,研究了不同工况、不同辊型配置下的工作辊挠曲变形、带钢金属横向流动及工作辊和支持辊间的辊间接触压力分布等,对比分析并设计了用于带钢边降控制的辊型配置新方案,投入现场连续应用后,取得了比较明显的板形控制效果,带钢比例凸度由1.20降至1.05,板形平坦度由原来的15,IU降至9～10,IU,带钢两侧边降同时达到7,μm以内的比率为92.7%.     

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。     

冷连轧机轧制力在线计算模型

通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型. 经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度.     

UCMW冷连轧机组各架中间辊端部辊形

针对UCMW冷带轧机板形控制中存在的两类耦合问题——边降与平坦度的控制耦合以及工作辊弯辊与中间辊弯辊的调控功效耦合,定义了描述耦合度的参数以量化其耦合程度,提出通过设计中间辊端部辊形实现对两类耦合问题的解耦思路,并以某1550UCMW冷连轧机为对象进行了中间辊端部辊形设计.仿真计算结果表明,利用所设计的中间辊端部辊形可以在一定程度上化解两类耦合问题的耦合关系,且可以进一步优化改善轧机的板形控制性能,达到提高实物板形质量的目的.     

SmartCrown四辊冷连轧机工作辊辊形

针对宽带钢冷连轧机首次应用的SmartCrown板形控制新技术,通过对SmartCrown辊形的函数结构和特征参数进行研究,推导出了SmartCrown辊形设计式,分析了辊形特征参数对辊缝形状的影响.该研究可用于SmartCrown工作辊的磨削及板形控制.     

冷连轧机负荷分配优化研究进展

轧制负荷分配优化可以使板带材产量最大化，能耗最小化，有效提高设备利用率和带钢成材率。本文从负荷分配的约束条件、优化目标及优化方法等方面论述了目前国内外理论研究及工程实践的进展；详细介绍了较实用的基于轧制工艺的迭代方法，并介绍了案例推理、粒子群等新兴的理论在冷连轧机负荷分配中的应用。最后指出以板形板厚综合指标为目标函数，以人工智能为寻优方法是冷连轧机轧制负荷分配优化的发展方向a     

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.