4200轧机轧制过程的非线性特性及其振动研究

论文摘要

随着现代工业技术的迅速发展,各行各业对中厚钢板质量的要求越来越高。中厚板轧制过程中是一个复杂的非线性系统,传统的轧制控制模型精度已经难以满足现代轧钢技术的要求,而轧机轧制过程中的振动,影响着轧钢设备的平稳运行和轧钢产品的质量。因此,优化轧制过程的控制模型,探索轧制过程的振动规律,对提高轧钢产品的质量和保障轧钢设备的安全运转是很有必要的。分析了中厚板轧制过程中影响轧件金属变形阻力的主要因素,运用常用的几种神经网络法,结合实际测量的数据,建立了4200中厚板轧机金属变形阻力神经网络预测模型,对所建神经网络结构进行优化,并对网络预测精度的比较,最终确定RBF网络为最佳预测模型,有效提高了预测精度。本文分析了4200中厚板轧机主传动系统轧制过程的扭振,运用机械振动学理论和理论力学知识建立主传动系统的非线性扭振模型。通过MATLAB仿真得到了系统的相图、庞加莱截面图和时间历程图,结合非线性理论中的定性分析法分析了主传动系统轧制过程中的振动规律。利用多尺度法,求出模型振动方程的一阶近似解,通过对幅频响应曲线的分析,得到了非线性阻尼和非线性刚度对系统稳定性影响规律,为减少设备故障提供了理论依据。建立了4200中厚板轧机辊系的六自由垂振模型,求解出了辊系的固有频率和主振型,通过分析振型图,得到了轧制过程轧辊的运动规律,确定出系统的危险工作频率,并提出了解决方案,为轧机辊系结构改进提供了新思路。考虑轧机辊系的非线性因素,建立了轧机辊系非线性垂振模型,通过MATLAB仿真得到了轧辊位移随参激角频率变化的分岔图,结合不同工作状况下系统的相图和庞加莱截面图,以及最大李雅普诺夫指数,找出了系统运动从周期走向混沌的规律,对提高轧钢产品的质量有一定的指导意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 人工神经网络在轧制领域的研究现状
• 1.2.2 轧机扭振的研究现状
• 1.2.3 轧机垂直振动的研究现状
• 1.3 课题的研究意义
• 1.4 课题的主要研究内容和方法
• 2 中厚板轧机轧制理论概述
• 2.1 4200中厚板轧机概述
• 2.1.1 轧机的生产布局
• 2.1.2 轧机的生产工艺
• 2.2 轧制变形区基本参数
• 2.3 轧机振动理论简介
• 2.4 轧制变形区的金属变形阻力
• 2.5 本章小结
• 3 神经网络的变形阻力模型研究
• 3.1 引言
• 3.2 人工神经网络
• 3.2.1 人工神经网络概述
• 3.2.2 4种常用神经网络的介绍
• 3.3 变形阻力模型
• 3.3.1 样本数据及样本处理
• 3.3.2 网络输入与输出向量的确定
• 3.3.3 神经网络设计
• 3.3.4 网络模型的测试与结果分析
• 3.4 本章小结
• 4 轧机主传动系统的非线性扭振模型
• 4.1 引言
• 4.2 非线性振动理论介绍
• 4.2.1 非线性振动理论简述
• 4.2.2 非线性振动的研究方法
• 4.3 主传动系统非线性扭振模型
• 4.4 主传动系统的非线性扭转模型
• 4.4.1 力学模型的建立
• 4.4.2 非线性数学模型的建立
• 4.5 主传动系统扭振的定性分析
• 4.5.1 共振区系统非线性分析
• 4.5.2 非共振区系统非线性分析
• 4.6 主传动系统扭振的解析法
• 4.6.1 主共振求解
• 4.6.2 超谐波共振求解
• 4.6.3 亚谐波共振
• 4.6.4 数值仿真
• 4.7 本章小结
• 5 中厚板轧机的垂振模型分析
• 5.1 轧机辊系动力学模型
• 5.1.1 模型的建立
• 5.1.2 系统固有频率和主振型计算及分析
• 5.2 轧机辊系非线性模型
• 5.2.1 轧机辊系非线性参激振动模型建立
• 5.2.2 轧机辊系的稳定性分析
• 5.2.3 数值仿真及定性分析
• 5.3 本章小结
• 6 结论和展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历及攻读硕士学位期间取得研究成果