基于神经网络的冷连轧机张力系统辨识与控制研究

论文摘要

钢铁工业是我国发展国民经济的支柱性产业,冷轧薄板是钢铁工业生产中最重要的产品,它属于高附加值钢材品种。目前,优质、高效地大规模批量生产冷轧薄板带钢产品主要还是依靠连续式冷连轧机。其特点是设备众多、控制过程复杂。张力轧制是冷连轧生产的一个重要特征,张力的控制精度对轧制稳定性和成品带钢质量有着极大影响。因此,深入研究冷连轧机张力的控制具有重大理论意义和实际价值。本文在对冷连轧机结构研究的基础上,分析了冷连轧生产中张力的理论计算模型,同时阐述了张力控制方式。在对冷连轧机张力系统各个环节进行详细分析的基础上,推导了张力系统各环节的数学模型,最后建立了辊缝式调张法张力控制系统数学模型。根据由机理方法推导出的张力系统控制数学模型,利用人工神经网络,结合系统辨识原理,对冷连轧机张力控制的数学模型进行了系统辨识,利用Matlab实验仿真,得出了较好的逼近模型,误差范围满足要求,可以用于张力系统的控制。利用神经网络辨识出的冷连轧机张力系统模型,在线地对张力进行控制。设计了冷连轧张力辨识与控制系统,利用BP神经网络作为辨识器,来逼近实际张力系统,利用线性神经网络对张力系统进行控制；由于神经网络的权值调整作用,辨识模型可以根据实际系统模型的变化,实时地进行自适应调整,同时控制网络也会根据辨识模型的变化,自适应地调整控制策略和控制参数,以使控制更为准确和及时。通过Matlab实验仿真,与传统对机理模型的控制进行比较,对辨识模型的控制适应性更强,控制效果更好,整个张力控制系统的抗干扰能力,以及对模型自身各环节参数变化的适应性都有所增强。针对神经网络辨识控制系统的缺点,利用模糊PID控制方法对系统进行了改进研究。将原系统中的神经控制器部分用模糊PID控制环节代替,以消除神经网络调节时间长,控制初期波动较大的缺点。通过Matlab实验仿真,验证了改进的有效性,在调节时间和动态波动上,改进系统都有较大进步。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的背景与意义
• 1.2 张力控制技术现状
• 1.3 系统辨识技术发展与应用
• 1.4 神经网络技术发展及现状
• 1.5 本文主要工作
• 第2章 冷连轧张力系统与张力控制
• 2.1 带钢冷连轧生产流程概述
• 2.2 冷连轧张力相关模型分析
• 2.2.1 张力机理计算模型
• 2.2.2 前滑与后滑
• 2.2.3 张力数学模型的建立
• 2.3 冷连轧张力对象模型推导
• 2.3.1 张力控制模型的结构
• 2.3.2 液压系统建模
• 2.3.3 辊缝到速度变化增益
• 2.3.4 张力产生模型
• 2.3.5 张力计模型
• 2.3.6 张力控制系统总体模型
• 2.4 冷连轧机架间张力控制
• 2.4.1 辊缝式调张法
• 2.4.2 速度式调张法
• 2.5 本章小结
• 第3章 冷连轧张力模型的神经网络辨识研究
• 3.1 系统辨识原理与步骤
• 3.1.1 系统辨识基本原理
• 3.1.2 误差准则与辨识精度
• 3.1.3 系统辨识的主要步骤
• 3.2 人工神经网络模型研究
• 3.2.1 单神经元网络
• 3.2.2 自适应线性神经元
• 3.2.3 多层前馈网络与BP学习算法
• 3.3 基于神经网络的系统辨识方法研究
• 3.3.1 模型辨识与逆模型辨识
• 3.3.2 两种辨识结构
• 3.3.3 时延神经网络
• 3.3.4 辨识方法研究
• 3.4 冷连轧张力系统模型的神经网络辨识
• 3.4.1 张力系统模型特性分析
• 3.4.2 张力系统辨识实验
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于神经网络的张力辨识与控制仿真
• 4.1 PID控制器分析
• 4.2 神经网络控制器分析
• 4.2.1 神经网络控制
• 4.2.2 基于BP算法的前向网络PID控制
• 4.3 冷连轧机张力系统PID控制
• 4.3.1 PID控制器参数整定
• 4.3.2 冷连轧张力PID控制仿真
• 4.4 冷连轧张力系统神经网络PID控制
• 4.4.1 基于BP网络的PID控制器设计
• 4.4.2 基于BP网络的PID张力控制仿真
• 4.5 张力系统神经网络辨识控制
• 4.5.1 神经网络辨识控制器的设计
• 4.5.2 基于神经网络系统辨识的张力控制仿真
• 4.6 本章小结
• 第5章 基于神经网络辨识的张力模糊控制器设计与仿真
• 5.1 模糊控制器分析
• 5.1.1 模糊控制器基本原理
• 5.1.2 模糊控制器的组成
• 5.1.3 模糊控制器的动态分析
• 5.2 模糊控制器的设计
• 5.2.1 模糊控制器结构设计
• 5.2.2 建立模糊控制规则
• 5.2.3 确定模糊变量赋值表
• 5.2.4 建立模糊控制表
• 5.2.5 去模糊化
• 5.3 冷连轧张力系统模糊PID控制
• 5.3.1 模糊自整定的PID控制器原理与结构
• 5.3.2 模糊自整定张力PID控制器设计
• 5.3.3 模糊自整定PID控制规则制定
• 5.4 基于BP网络模型辨识的张力系统模糊PID控制仿真
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢