基于神经网络预测的涂层厚度控制系统研究

论文摘要

在冷轧带钢表面进行热镀锌处理是带钢抗腐蚀的重要方法,带钢表面的涂层厚度决定了带钢抗腐蚀时间的长短,如何按照客户需求精确控制涂层厚度对于提高带钢产品质量,降低生产成本具有重要意义。目前,我国先进的热镀锌生产线均从国外引进,研究带钢表面锌层的涂层厚度控制对于提高我国自主知识产权,开发自主的涂层厚度控制系统具有现实意义。本文深入研究了连续热镀锌生产线中的涂层厚度控制系统,该控制系统包括带钢涂层预设定控制、带钢纵向涂层平均控制以及带钢横向涂层误差控制。根据CLECIM公司开发的涂层厚度模型,带钢表面涂层厚度与喷气压力、气刀和带钢之间的水平距离、气刀平均唇缝值具有内在的函数关系。其中,涂层预设定控制主要完成这三个控制量的设定值计算；纵向涂层平均控制是通过喷气压力和水平距离的调节来提高带钢纵向平均涂层厚度的精度；横向涂层误差控制是控制气刀平均唇缝值以改善带钢横向涂层的均匀度。为了克服涂层测厚仪的检测滞后,涂层厚度控制系统采用Smith预估控制。其中的Smith预估控制器使用的是线性化后的涂层厚度模型,该模型的参数选取与当前的喷气压力、工艺段线速度等有关。但在现场具有强干扰的情况下,喷气压力和工艺段线速度会发生波动,从而造成涂层厚度模型参数的改变,使Smith预估补偿控制的效果受到影响。针对这种情况,本文在采集大量现场数据的基础上,使用最小二乘法对Edward涂层厚度模型进行参数辨识,以辨识后的Edward涂层厚度模型为被控对象,设计了基于神经网络预测的纵向涂层平均控制系统。与Smith预估控制采用线性化的涂层厚度模型相比,通过大量现场数据训练的非线性的神经网络涂层预测模型,更符合热镀锌工业过程非线性、时变的特性,涂层厚度的预测精度更高。仿真结果表明了所设计的控制器与原控制器相比,具有调节时间短、超调量小、鲁棒性增强的特点,,有利于提高带钢表面涂层的质量。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题意义
• 1.2 镀锌工艺的发展
• 1.3 国内外带钢表面涂层厚度研究现状
• 1.4 预测控制理论研究现状
• 1.5 本文主要工作
• 第二章 气刀控制系统分析
• 2.1 某钢厂冷轧热镀锌线工艺流程
• 2.2 某钢厂热镀锌线气刀特点
• 2.3 涂层测厚仪工作原理
• 2.4 气刀控制系统网络结构
• 第三章 涂层厚度控制系统研究
• 3.1 涂层厚度控制系统主要功能
• 3.2 带钢表面涂层厚度测量
• 3.3 涂层预设定控制
• 3.3.1 预设定涂层厚度模型
• 3.3.2 预设定值计算
• 3.4 纵向涂层平均控制
• 3.4.1 压力和距离反馈控制
• 3.4.2 线速度前馈控制
• 3.4.3 Smith预估在纵向涂层平均控制中的应用
• 3.5 横向涂层误差控制
• 3.6 现场涂层厚度控制系统存在问题
• 第四章 纵向涂层神经网络预测控制器设计
• 4.1 纵向涂层厚度模型的建立
• 4.2 纵向涂层控制系统方案设计
• 4.3 神经网络预测控制器设计
• 4.3.1 基于BP神经网络的多步预测模型的建立
• 4.3.2 反馈校正
• 4.3.3 滚动优化
• 第五章 系统仿真结果分析
• 5.1 神经网络预测模型仿真结果
• 5.2 预测控制算法参数选择
• 5.3 系统抗扰动仿真结果
• 第六章 结论与展望
• 6.1 本文主要结论
• 6.2 进一步工作展望
• 参考文献
• 致谢