基于模糊控制的铝冷轧板形控制策略研究

论文摘要

板形精度是板带材的重要质量指标之一。板形自动控制系统(Automatic Flatness Control System,简称AFC系统)是轧机自行化系统中不可或缺的一部分。但由于轧制工艺的复杂性,AFC系统控制参数存在不确定性,要建立精确的数学模型比较困难,采用智能技术为轧机板形自动控制提供了一条有效途径。首先本文介绍了板形的基本知识,研究了铝板材生产过程中使板形产生偏差的主要原因。在此基础上,分析了调整板形偏差的方式和几种AFC系统的工作原理。其次,在弯辊控制系统的设计中,提出了分级控制的控制思路。在对称板形偏差较大时,采用粗略模糊控制器,控制系统能有较快的响应速度;在对称板形偏差很小时,则使用精细模糊控制器,可以使控制系统工作稳定。并对分级控制系统的工厂现场应用结果进行了分析。最后针对局部板形控制中,由于没有基于被控系统变量特征的先验模型结构,同时被控系统各变量之间建模困难,故采用自适应神经模糊推理系统,完成对被控对象的建模。通过生产现场采集的数据检验,自适应神经模糊推理系统能较好的完成控制任务。

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ABSTRACT

第一章绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 板形控制的发展及国内外研究现状

1.2.1 板形控制技术的发展

1.2.2 板形控制中存在的问题

1.2.3 板形控制的未来发展方向

1.3 智能控制发展历史及其在板形控制中的应用

1.3.1 传统控制的局限和智能控制的发展

1.3.2 神经网络的发展与研究现状

1.3.2.1 人工神经网络技术的发展

1.3.2.2 人工神经网络技术的研究现状

1.3.2.3 人工神经网络技术在板形控制中的应用

1.3.3 模糊控制技术的发展与研究现状

1.3.3.1 模糊控制技术的发展

1.3.3.2 模糊控制技术的研究现状

1.3.3.3 模糊控制技术在板形控制中的应用

1.3.4 专家控制系统的发展与研究现状

1.3.4.1 专家控制系统的发展

1.3.4.2 专家控制系统的研究现状

1.3.4.3 专家控制系统在板形控制中的应用

1.4 本文主要研究内容

1.5 本章小节

第二章铝冷轧板形控制基本原理

2.1 板形控制的基本概念

2.1.1 板形的分类

2.1.2 板形的定量表示法

2.1.2.1 相对长度差表示法

2.1.2.2 波形表示法

2.1.2.3 张力差表示法

2.1.2.4 板凸度

2.2 影响板形的主要因素

2.2.1 轧制力变化对板形的影响

2.2.2 来料板凸度对板形的影响

2.2.3 轧辊热凸度变化对板形的影响

2.2.4 初始轧辊凸度对板形的影响

2.2.5 板宽变化对板形的影响

2.2.6 张力对板形的影响

2.2.7 轧辊接触状态对板形的影响

2.3 板形控制的主要方法

2.3.1 液压弯辊控制

2.3.2 轧辊横移

2.3.3 轧辊分段冷却

2.4 冷轧板形控制系统的组成

2.5 冷轧板检测装置及其原理

2.5.1 板形检测装置及其分类

2.5.2 板形检测基本原理

2.6 本章小节

第三章对称板形控制模糊建模

3.1 传统板形控制方法的局限和模糊控制的特性

3.2 模糊控制器

3.2.1 模糊化

3.2.2 模糊数据库和规则库

3.2.3 模糊推理

3.2.4 清晰化

3.3 模糊控制器的设计

3.3.1 板形的建模

3.3.2 控制变量的建立

3.3.3 控制变量的模糊化

3.3.4 模糊控制规则的建立

3.3.5 模糊控制工作流程

3.4 本章小结

第四章对称板形控制系统仿真及现场实验研究

4.1 模糊控制系统的仿真

4.2 精细控制模糊系统仿真

4.2.1 精细模糊控制器的设计

4.2.2 构建系统仿真结构图

4.3 粗略控制模糊系统仿真

4.3.1 粗略模糊控制器的设计

4.3.2 构建系统仿真结构图

4.4 分级模糊控制系统仿真及现场应用结果分析

4.4.1 分级模糊控制系统仿真

4.4.2 分级模糊控制系统现场应用结果分析

4.5 本章小结

第五章局部板形不良ANFIS建模与实验研究

5.1 局部板形不良控制概况

5.2 自适应神经模糊推理（ANFIS）模糊建模

5.2.1 被控变量及控制变量的选取

5.2.2 自适应神经模糊推理系统原理及结构

5.2.3 自适应神经模糊推理参数的学习算法

5.3 仿真实验与结果分析

5.4 现场实验研究

5.5 本章小结

第六章结论与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的主要研究成果

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