基于ARM的卷取张力系统鲁棒控制的研究和实现

论文摘要

为了保证带材成品质量,卷取机控制系统需采用恒张力控制以达到轧制过程中的钢带带材张力稳定、不波动。然而,冷轧机卷取张力系统在实际轧制过程中,由于受轧机压下系统、主传动系统的耦合影响以及带材加工来料好坏、轧辊磨损程度等其他机械设备状态的不确定性因素制约,便无法建立控制对象的精确数学模型。这样一旦轧制速度提高后,保持恒张力控制是比较困难的,便造成了张力系统的不稳定,以至造成断带、堆料等问题。定量反馈理论（QFT）是参数不确定性系统鲁棒控制比较成功的设计方法,它将经典控制理论频域校正思想推广到不确定系统的鲁棒控制器设计,将对象不确定范围和系统性能指标用定量的方式在Nichols图上形成模板和边界,进而以名义对象开环频率特性满足边界条件为要求,对系统进行综合。近年来,QFT理论被应用到了诸如飞行器攻角控制问题、冷连轧卷取张力控制问题等,取得了较好的效果。随着嵌入式系统不断深入到人们的生活中,其核心部件——微处理器也得到了前所未有的飞速发展。与单片机、PLC、DSP系统相比,ARM系统可以直接与功能芯片连接,对多路模拟量进行采样转换、快速处理数据、发送多路脉冲信号、开发环境人性化,使得系统的软、硬件开发简便,控制快速稳定、精确。本文在定量的分析了冷轧机卷取张力系统的基础上,推导出其数学模型;并采用了QFT的方法进行了控制算法设计;同时还采用了QFT与神经网络并行控制的方案来对QFT的控制算法进行补充。在仿真的基础上,又以ARM7设计控制器的硬件平台,并在μC/OS-Ⅱ的操作系统上完成了软件设计。最后,以混合仿真的方式完成了对于张力控制器的理论验证。仿真和实验结果验证了本文所设计的控制方案的可行性,以及理论分析的正确性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究目的和意义
• 1.2 国内外关于冷轧机卷取张力系统的研究现状和存在的问题
• 1.2.1 冷轧机卷取张力系统的研究现状
• 1.2.2 定量反馈理论控制研究中存在的问题
• 1.3 本论文主要研究内容
• 2 冷轧机卷取张力控制系统分析
• 2.1 冷轧机卷取张力控制系统简介
• 2.1.1 轧机的工艺流程
• 2.1.2 对卷取机张力系统构成影响因素的工艺过程描述
• 2.2 卷取机系统的张力控制
• 2.2.1 卷取机动态力矩计算
• 2.2.2 卷径计算
• 2.2.3 张力数学模型的推导
• 3 卷取张力系统的定量反馈理论（QFT）算法设计
• 3.1 定量反馈理论（QFT）综述
• 3.2 QFT理论基本设计方法
• 3.2.1 对象模板和标称对象
• 3.2.2 确定频率边界
• 3.2.3 设计控制器
• 3.3 QFT六辊可逆冷轧机的卷取张力系统设计
• 3.3.1 QFT参数选择
• 3.3.2 性能指标的确定
• 3.3.3 设计鲁棒控制器
• 3.4 性能验证与仿真
• 3.5 QFT和神经网络并行控制方案研究
• 3.5.1 QFT和神经网络并行控制方案提出的原因
• 3.5.2 QFT与神经网络并行控制的设计
• 3.5.3 神经网络辨识器NNI
• 3.5.4 神经网络控制器NNC
• 3.5.5 QFT与神经网络并行控制的仿真和性能验证
• 4 基于ARM的卷取张力智能控制器的设计和实现
• 4.1 ARM嵌入式系统的发展趋势
• 4.2 ARM系列产品简介
• 4.3 基于ARM的智能张力控制器的硬件设计
• 4.3.1 电源电路
• 4.3.2 以太网口电路
• 4.4 ARM嵌入式系统μC/OS-II的移植以及软件实现
• 4.4.1 μC/OS-II嵌入式操作系统简介
• 4.4.2 在ARM7上移植μC/OS-II
• 5 卷取机张力系统智能控制器的混合仿真研究
• 5.1 系统实验方案分析
• 5.2 MATLAB RTW系统简述
• 5.3 混合仿真实验平台设计
• 5.4 控制系统运行结果
• 6 结论
• 6.1 全文总结
• 6.2 下一步工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 在校学习期间所发表的论文