基于BP神经网络的CVC冷连轧机板形预测控制模型

将ＢＰ神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于ＢＰ神经网络的板形预测控制数学模型,经用宝钢１４２０ｍｍ冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度。     

1700mm冷连轧机板形的优化和控制

本文在理论模型线性化的基础上,用梯度投影技术,给出了1700mm 冷连轧机多目标优化规程,并提供了板形的在线控制方法。     

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.     

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．     

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。     

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。     

热带钢轧机平坦度控制补偿策略

在带钢热连轧平坦度控制系统中,平坦度实测信号通常包含精轧后带钢横向温差引起的附加干扰.针对鞍钢ASP1700热连轧机组,利用红外热像仪测量精轧后带钢横向温度场.通过具体分析温差附加干扰对带钢平坦度控制的影响,采用最小二乘法拟合得到带钢横向温度场分布规律,建立了平坦度控制目标设定的温差补偿模型.     

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.     

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     

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%.     

DSR宽带钢冷轧机的特殊板形控制性能

针对动态板形辊(DSR)宽带钢冷轧机的板形控制性能存在垂直不对称的问题,通过建立全辊系模型,运用ANSYS有限元软件,对其特殊的板形控制性能进行了数值计算.定量研究了国内某厂引进的DSR轧机的板形控制性能及其垂直不对称性,分析了这种不对称性的产生原因,并制定了减轻其危害的具体对策.     

CVC四辊冷轧机板形控制策略

研究了宽带冷轧机的板形控制策略理论问题以及ＣＶＣ四辊冷带轧机建立合理的板形控制策略的一般方法，在此基础上，以宝钢冷轧机的第五机架为对象，建立了一套适用的板形控制策略模型。     

冷连轧机SmartCrown轧辊磨损辊形对板形调控能力影响

针对宽带钢冷连轧机首次应用的SmartCrown板形控制技术,通过对SmartCrown轧辊大量实测得到了轧辊磨损辊形,采用遗传算法建立了轧辊磨损预报模型,并利用ANSYS软件建立了三维辊系有限元分析模型,研究了磨损辊形对SmartCrown板形控制技术在服役过程中板形调控能力的影响,提出了新辊形使用工艺策略.     

1450 mm冷连轧机多变量最优板形闭环控制策略研究与应用

为了提高冷轧带钢的板形控制质量,通过理论计算结合现场生产条件制定了板形闭环控制系统的控制策略。在此基础上,设计了板形闭环控制系统的系统结构,建立了以板形调控功效为基础的多变量板形闭环控制算法。给出了分步求解各个板形调节机构调节量的计算方法,既避免了通过求导方式进行全局最优化计算时产生的矩阵奇异无解的状况,又在最大程度上降低了工作辊弯辊等调节机构输出饱和的情况。在板形闭环控制系统的设计中,给出了板形调节机构的变增益补偿设定环节。开发的冷轧板形控制系统已用于1450冷连轧机的板形控制过程中,经现场应用表明,板形闭环控制系统具有较强的消差能力,为冷轧板带生产实现精确的板形控制提供了必要条件。     

冷轧CVC和DSR板形控制技术之比较

根据多年的生产实践总结、理论分析以及基于有限元方法的数值仿真,从板形控制实绩、操作维护经验、板形调控功效、板形控制能力与特性和板形控制策略与模型等方面,对CVC4技术和DSR技术作出了评价和比较,以便有助于认识和选用此2项板形技术.     

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.     

操作变量与前馈变量转换对模型预测控制可行域影响机制

模型预测控制因其解耦性和强鲁棒性得以在过程控制中广泛使用.在实际生产过程中,因操作需要常常放开控制器对部分操作变量的控制,此部分操作变量则转化为前馈变量.变量之间的转换将使系统的结构在方系统、胖系统和瘦系统之间发生转换.对于瘦系统,操作变量的维数少于被控变量,其控制效果往往低于其他结构的系统.同时,原操作变量不被控制器控制后,转换为前馈变量,也会影响对系统的控制效果.可行域能直接反映系统控制效果.在对状态空间模型进行多步预测推导的基础上,将部分控制变量与前馈变量进行转换,用空间几何映射表示变量转换,并分析转换对系统可行域的影响.最后,针对实际生产过程中放开部分控制变量的情况,提出预判机制,以保证系统可控.     

基于板厚标准曲线的平直度预设定控制方法

在分析各种平直度预设定控制算法优缺点的基础上,提出一种基于板厚标准曲线的平直度预设定控制算法。首先,建立了基于分步优化的平直度和板厚标准曲线制定方法,该方法将平直度判别和平直度预报分开独立计算,通过分步优化得到平直度标准曲线和板厚标准曲线,计算快速、稳定。其次,采用横断面预报模型优化计算平直度预设定值,使计算的带钢出口厚度横向分布逼近板厚标准曲线,得到基于板厚标准曲线的平直度预设定控制方法,该方法计算快速、稳定,完成一次在线设定计算时间约为1.781 s,满足工业在线应用实时性的要求。最后,以某1 800 mm五机架冷连轧机为例验证了上述算法的计算精度,满足工程需要。     

基于模糊方法和前馈补偿的汽包水位控制方法

将入口烟气流量和温度参数引入到余热锅炉汽包水位的控制算法中进行前馈补偿,采用模糊控制方法,设计了2个模糊控制器.控制器的流量修正值与传统蒸汽流量前馈修正值一起,对水位调节回路上的传统串级三冲量PID控制器的给水流量值进行修正.在纯低温余热发电站上以二级控制的方式进行试验,结果表明:该方法在水泥余热锅炉入口烟气温度和流量的大幅变化条件下仍能保持汽包水位的稳定,稳定性明显高于传统PID控制.