冷连轧机动态变规格控制系统的研究与应用

论文摘要

动态变规格控制是冷连轧机组全连续生产的关键技术,而轧制数据预设定的计算精度是影响规格动态变换精度主要因素之一。因此,研究冷连轧机的动态变规格轧制数据预设定问题,对于维持轧机的正常生产,实现全连续轧制,提高产品质量和产量,具有非常重要的意义。本文以本钢浦项冷轧薄板有限责任公司1700五机架全连续式冷连轧机为研究对象,通过对动态变规格的现有技术方案的分析,主要研究了TCM-FGC轧制数据预设定问题,提出了提高预设定精度的两种方法,取得了较好的效果。首先,简要描述了冷连轧机动态规格变换问题,明确了所要研究的基本问题和目标。其次,通过研究影响轧制数据最主要的两个参数为变形抗力和摩擦系数,建立了一种基于自适应优化模型的提高轧制数据预设定精度的方法。该方法利用实测数据代入相应数学模型,求解出这两个参数的后计算模型和后计算实际值,并依此分别建立起变形抗力和摩擦系数自适应学习模型,从而使这两个参数得到优化,进而提高轧制数据预设定精度。另外,提出一种神经网络结合数学模型构成综合网络的方法,来提高轧制数据的预设定精度。该方法由传统数学模型提供轧制数据的近似值,再利用Hamming神经网络预报数学模型的误差,将二者综合起来得到一个合理的、精度较高的轧制数据预报值。最后,通过仿真结果对比得出,综合网络方法预测精度要优于传统模型计算法和自适应优化模型计算法所得到的预测精度。因此,该方法有着广泛的应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题意义与背景
• 1.2 冷连轧过程控制模型系统概述
• 1.2.1 分布式计算机控制系统描述
• 1.2.2 模型系统描述
• 1.3 动态变规格控制的发展现状
• 1.3.1 动态变规格概念
• 1.3.2 FGC设定控制模型的理论研究
• 1.3.3 FGC实际应用与发展方向
• 1.4 本文的主要工作
• 第2章 TCM-FGC过程基本理论
• 2.1 动态变规格概述
• 2.2 动态变规格的控制方式
• 2.2.1 顺流调节法
• 2.2.2 逆流调节法
• 2.3 动态变规格楔形区过渡段参数的计算
• 2.3.1 楔形长度
• 2.3.2 楔形起点的位置
• 2.3.3 本钢1700全连续式轧机楔形区过渡方案
• 2.4 动态变规格设定模型
• 2.4.1 线性化增量模型
• 2.4.2 非线性全量模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 轧制数据参数模型的自适应学习
• 3.1 轧制显式公式的推导
• 3.1.1 Bland-Ford-Hill轧制力公式
• 3.1.2 轧辊压扁公式
• 3.1.3 轧制显式公式的推导
• 3.2 摩擦系数与变形抗力的实际值计算
• 3.2.1 前滑模型
• 3.2.2 摩擦系数与变形抗力的实际值计算
• 3.3 摩擦系数模型与变形抗力模型的自适应学习
• 3.3.1 变形抗力模型自适应学习
• 3.3.2 摩擦系数模型自适应学习
• 3.4 本章小结
• 第4章 应用综合网络进行轧制数据预设定
• 4.1 人工神经网络介绍
• 4.1.1 神经元简介
• 4.1.2 人工神经网络的训练
• 4.2 Hamming网络介绍
• 4.2.1 Hamming网的网络结构
• 4.2.2 网络的运行过程
• 4.2.3 网络的学习算法
• 4.3 应用在轧制数据预设定问题上的综合网络设计
• 4.3.1 本章Hamming神经网络结构的设计
• 4.3.2 原始数据处理
• 4.4 结果实现与分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 研究生履历