导读:本文包含了板形控制模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:板形控制,断面质量评定系统
板形控制模型论文文献综述
陈剑飞,吴利娟,杨光[1]（2017）在《CSP板形控制模型优化提升》一文中研究指出武钢CSP是第二代CSP短流程生产线,相对于常规热轧来说,其机型分为上中下叁组,不同控制模式的精轧机组辊系配置,更强化了七个机架各自的板形控制重点。随着市场需求,极薄材、高强度结构钢及电工钢对于板形尺寸精度要求越来越高,已不满足于指标数据更看中"断面形状质量评级",即在满足整体测量数据精度达标的同时断面形状也需要满足加工要求。为紧跟市场需求,最大可能性的满足后工序客户加工要求,降低CSP生产成本提高产品质量,我们对CSP现有的SMS控制模型开展了深入的研究工作,以求提升CSP厂板形控制能力。(本文来源于《第十一届中国钢铁年会论文集——S03.轧制与热处理》期刊2017-11-21）
葛林楠,杨艳军[2]（2017）在《板形控制模型在1780生产线的应用》一文中研究指出介绍了板形控制模型在1780生产线的实际应用情况,通过弯窜系统及各机架凸度的设定,使凸度控制能力得到大幅度提高,同时也保证了带钢的平坦度。本文对板形控制模型及其控制流程进行了初步分析研究。(本文来源于《北方钒钛》期刊2017年01期）
任忠凯,员征文,肖宏,刘晓[3]（2016）在《四辊轧机工作辊辊端压靠板形控制模型》一文中研究指出为了研究工作辊辊端接触对冷轧带钢板形的影响,本文基于有限长半无限体压扁模型,耦合了轧辊挠屈变形模型与板带塑性变形模型,建立了更加精确的四辊轧机辊端压靠模型。对比了考虑压靠和未考虑压靠模型的计算结果,发现考虑压靠现象后,工作辊辊端压靠力导致端部辊间压力增大,同时改善了带钢边部减薄现象。运用该压靠模型研究了不同板宽、弯辊力对轧制力、压靠力、辊间压力、张力及出口厚度分布的影响,从中发现带材宽度存在一个易发生压靠的宽度范围,以及正弯辊力有利于改善压靠现象。(本文来源于《燕山大学学报》期刊2016年01期）
成龙[4]（2015）在《RBF-ARX模型的优化设计及在板形控制中的应用研究》一文中研究指出控制系统的分析和设计中,被控对象或者被控过程的数学模型是极为重要的基础。要控制一个对象或者过程,首先必须要了解其工作机理和特性,其次就要建立其精确的数学模型进行定量分析,最后通过控制达到期望的效果。简单对象或者过程的数学模型容易建立,但是对于一些复杂系统或者过程,其数学模型由于多方面的原因很难建立,所以其控制方案就无法设计。近年来人工智能理论的快速发展,以数据驱动的建模方法引起了广大学者的关注,并将其应用于复杂非线性系统的建模中。本文以RBF-ARX(Radial Basis Function-AutoRegressive eXogenous)模型优化设计及在板形控制系统中的应用研究为课题,在智能控制理论的基础上,设计了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的RBF-ARX系统建模方案,并与传统的结构化非线性参数优化方法(SNPOM)优化的RBF-ARX模型做深入的对比研究,实现了板形缺陷模式的识别与控制。首先深入研究了RBF-ARX模型的内部结构和其传统的优化方法SNPOM,针对SNPOM在参数优化过程中运算复杂、占用的存储空间大的缺点,引入了递推最小二乘法进行了改进;同时为了推广RBF-ARX模型在工程领域的应用,进一步提出了GA替代SNPOM的设想,构造了GA-RBF-ARX系统建模和优化方案,大大简化了模型参数的优化过程。其次,针对某900HC可逆冷轧机,建立了GA-RBF-ARX的板形缺陷模式识别模型,仿真验证表明GA-RBF-ARX在板形识别上的效果要比SNPOM优化的效果好。另外,为了验证RBF-ARX模型的建模效果,本文还利用具有联想记忆功能的离散Hopfield网络结构进行了对比研究。最后基于GA-RBF-ARX引入了预测控制策略,建立了包含板形缺陷识别模型、板形缺陷预测模型的完整板形智能控制系统。仿真验证表明GA-RBF-ARX模型在板形缺陷预测上能够跟踪轧机板形的实际输出,同时能够实现板形缺陷的控制精度,满足生产中对板带钢材的要求,是一种有效的建模和控制方法。(本文来源于《燕山大学》期刊2015-12-01）
陈建华,何绪铃,范正军,孟佳旎[5]（2015）在《UCMW冷连轧机板形控制模型的研究与应用》一文中研究指出对UCMW轧机板形控制系统(包括平直度控制模型、轧辊分段冷却模型以及边降控制模型等)进行了研究和总结,结合硅钢实际生产情况,对UCMW轧机板形控制进行了优化,即边降控制系统增加了多点边部厚度评估,F5机架增加了单锥度工作辊轴向横移功能以消除带钢碎边浪,F3机架增加了边降自动闭环控制。生产结果表明:带钢全长横向厚差不大于10μm的合格率达到96.1%,带钢头尾超差长度约为50m,带钢平直度可以控制到3I-Unit以内。(本文来源于《轧钢》期刊2015年03期）
王海玉[6]（2015）在《热连轧粗轧非对称板形控制模型研究及应用》一文中研究指出板形理论与控制技术的研究是板带轧制领域中的热点课题,一直以来备受研究人员及生产企业的高度关注。目前,对称板形控制技术的研究已相对成熟,而由于存在着复杂的产生机理,且包含大量非线性与耦合关系的影响,非对称板形控制技术的研究却相对不足,使得长期以来没有开发出有效的在线控制策略与控制模型,生产过程只能依赖人工干预,导致控制精度不足且易于产生板形质量问题,严重影响了带钢的成品质量。本文以某2250mm常规热连轧粗轧机组为研究对象,针对热轧粗轧区板坯非对称板形问题,建立了基于多种数值计算方法的粗轧板坯镰刀弯综合调平设定模型。论文取得了如下研究成果：(1)建立了出口板坯镰刀弯弯曲量计算公式。通过建立轧辊-轧件动态热力耦合有限元模型,从来料和设备两方面考虑,分析了粗轧出口板坯非对称板形的产生机理,并验证了该计算公式的准确性,为实现粗轧板坯镰刀弯调平设定模型提供了理论基础。(2)建立了基于两侧轧制力差的镰刀弯调平计算模型。通过弹跳方程与有限元方法相结合,针对引起板坯镰刀弯的主要因素——轧机两侧纵向刚度偏差、来料楔形及走偏分别计算对应的调整量,结合镰刀弯弯曲量公式,计算出粗轧机各道次的辊缝倾斜调整值。该模型具有完备的理论基础,是适应于粗轧机各道次的有效调整方法。(3)建立了基于中心线偏移量的镰刀弯调平计算模型。通过测宽仪实测中心线偏移量数据解析板坯镰刀弯信息,并转化为板坯两侧厚度差,进而求解出辊缝倾斜调整值。模型中引入横向流动因子定义,并结合有限元方法,有效保证了针对不同工况的适应性。该模型能够基于镰刀弯实测数据实现粗轧机第1道次和偶数道次的有效调整。(4)提出了综合两种调平计算模型的控制策略,建立了基于RBF神经网络的镰刀弯综合调平预报模型和在线自学习,优化各道次辊缝倾斜调整值的修正系数,能够通过实测轧制数据不断提高镰刀弯调平模型设定精度,形成了具有自动优化能力的完整镰刀弯控制体系。镰刀弯调平设定模型自投入实验运行后,中间坯镰刀弯弯曲量未达标率从24.88%下降到6.62%,表明该模型有效地控制了粗轧中间坯镰刀弯问题,提高了镰刀弯控制水平。(本文来源于《北京科技大学》期刊2015-06-05）
陈曦[7]（2015）在《基于辊系整体变形模型的四辊轧机板形控制特性研究》一文中研究指出板带材是钢铁工业的主干产品,其主要质量指标包括组织性能、几何尺寸精度和表面质量。几何尺寸精度主要包括板厚和板形精度。其中板厚控制精度己经达到令人满意的效果,但是板形的控制仍没有达到完全满意的程度。影响板带材板形的因素极为复杂,在各种复杂因素的作用下,生产出的轧件会出现复杂的板形问题,严重影响了板带材的后续加工工序和使用寿命。在轧制生产过程中,轧辊与金属直接接触,是使金属产生塑性变形的主要原因;轴承用于支撑轧辊,轴承的受力情况关系到轧制过程和产品质量。因此,从轧辊辊系和轴承的载荷入手分析轧机的板形控制特性对改善产品质量具有一定的实际应用价值。本文针对四辊板带轧机辊系弹性变形及轧机轴承的受力情况,建立了包含支撑辊轴承、轴承箱、辊系与轧件的整体变形模型,并通过模型对四辊板带轧机的轴承载荷分布特性和板凸度的影响因素进行了分析。本文的主要研究内容和结果如下:(1)针对轧辊实验室现有的四辊冷轧机设计了支撑辊四列圆柱滚子轴承径向力、轴向力及轴承列间温度测量方案,并对径向传感器、轴向传感器和温度传感器进行了设计与校核。(2)建立了包含支撑辊径向载荷测试装置、支撑辊及其轴承、轴承箱、工作辊和轧件的有限元整体变形模型。将有限元整体变形模型与前期已完成的轴承耦合模型在轧后轧件的横向厚度、工作辊挠曲、支撑辊挠曲、辊间压扁等方面进行了对比,得到有限元整体变形模型较轴承耦合模型更精确,更能准确反映实际轧制工况。(3)基于所建立的有限元整体变形模型,分析了工作辊辊径、支撑辊辊径、摩擦系数、变形抗力和前后张力对支撑辊轴承列间载荷分布及轧后轧件板凸度的影响。结果表明;工作辊辊径对轴承列间载荷分布和轧件轧后板凸度影响最大,支撑辊辊径和轧件变形抗力影响较小,摩擦系数和前张力的影响也较小。(4)在轧机横向刚度理论的基础上提出了全辊缝横向刚度的概念,并得到了不同轧件宽度、压下率、变形抗力、张力、工作辊辊径和支撑辊辊径下的全辊缝横向刚度的变化规律,为进一步分析控制板形提供了理论依据。(本文来源于《太原科技大学》期刊2015-03-01）
姚国强,李平[8]（2014）在《1450冷连轧机板形控制模型的分析与应用》一文中研究指出为了提高冷轧带钢的板形质量,研究了某公司1450冷连轧机的板形控制系统的控制方法。增加了板凸度补偿和测量辊偏心补偿模型曲线,通过现场实际板凸度测量值与未增加补偿前测量值进行的对比,表明增加补偿曲线后明显改善了带钢板形,提高了板形的平坦度,对实现冷轧带钢的高精度板形控制具有重要作用。(本文来源于《全国冶金自动化信息网2014年会论文集》期刊2014-06-19）
贾春玉,白涛,崔发军,徐胜杰[9]（2014）在《基于云模型定性推理的液压弯辊板形控制》一文中研究指出云模型将概率论的随机性和模糊集合论的模糊性相融合,能很好地解决不确定性问题,基于此设计了一种二维液压弯辊云模型控制器,其控制策略不需要被控对象的数学模型,只需通过语言原子和云模型将人用语言定性表达的经验和逻辑判断转换到语言控制规则器中,就能实现板形实时在线控制。以某公司1220mm液压弯辊板形控制系统为仿真对象进行仿真实验,结果表明,该控制器简易、快速、控制性能良好、鲁棒性强,较常规模糊控制具有更好的控制品质。(本文来源于《中国机械工程》期刊2014年10期）
白涛[10]（2013）在《基于云模型液压弯辊板形控制研究》一文中研究指出一个国家的发展离不开一个强有力的钢铁行业，随着社会的发展，用户对板带材的质量提出了更高层次的要求。作为衡量板带材质量指标之一的板形由于在轧制过程中难以建立精确的在线板形控制系统，一直没有得到满意的控制效果。所以研究新的板形控制理论，建立精确的在线板形控制系统对于提高板形精度具有重大意义。在板形控制当中，液压弯辊是控制二次板形缺陷的主要手段。由于液压弯辊本身是一个非线性、慢时变、强干扰的复杂系统，再加上板形控制具有非线性、多变量、强耦合的特点，它们具有很多不确定性，所以导致其涉及的被控过程和对象往往难以建立精确的数学模型。本文首次将融合随机性和模糊性的云模型应用到液压弯辊板形控制系统当中，实现了定性与定量的不确定性转换，从而解决其中非线性和不确定性问题。模糊控制理论由于其精确的隶属函数导致其模糊不彻底性。为了进一步提高板形控制精度，本文以Matlab软件进行编程仿真，建立二次板形和弯辊力的云模型仿真器，由于云模型具有一定主观性，所以在此基础之上利用现场轧制数据建立基于云模糊神经的液压弯辊板形控制系统。仿真结果表明，建立的基于云模糊神经网络的液压弯辊板形控制模型的各方面控制性能都要优于单独使用云模型控制，并进一步优于模糊控制，系统能对二次板形偏差做出快速反应，出现干扰也能够迅速恢复目标板形，能够很好的满足在线二次板形控制，充分体现了云模型在板形控制中的可行性，以及相对于传统模糊控制在处理不确定性问题中的优越性。由于传统PID控制参数整定繁琐，难以满足高精度液压弯辊控制要求。本文提出了云模型PID控制算法，并在此基础上引入遗传算法优化云模型PID隶属云，以保证在不同时刻始终能获得最佳PID参数。通过仿真表明，本文所提出基于遗传算法的云模型PID控制算法对提高液压系统的油压动态响应速度和稳态跟踪精度十分有效，可同时实现对油压良好的动态和稳态控制性能，对板形调控具有普遍意义。(本文来源于《燕山大学》期刊2013-05-01）
板形控制模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
介绍了板形控制模型在1780生产线的实际应用情况,通过弯窜系统及各机架凸度的设定,使凸度控制能力得到大幅度提高,同时也保证了带钢的平坦度。本文对板形控制模型及其控制流程进行了初步分析研究。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
板形控制模型论文参考文献
[1].陈剑飞,吴利娟,杨光.CSP板形控制模型优化提升[C].第十一届中国钢铁年会论文集——S03.轧制与热处理.2017
[2].葛林楠,杨艳军.板形控制模型在1780生产线的应用[J].北方钒钛.2017
[3].任忠凯,员征文,肖宏,刘晓.四辊轧机工作辊辊端压靠板形控制模型[J].燕山大学学报.2016
[4].成龙.RBF-ARX模型的优化设计及在板形控制中的应用研究[D].燕山大学.2015
[5].陈建华,何绪铃,范正军,孟佳旎.UCMW冷连轧机板形控制模型的研究与应用[J].轧钢.2015
[6].王海玉.热连轧粗轧非对称板形控制模型研究及应用[D].北京科技大学.2015
[7].陈曦.基于辊系整体变形模型的四辊轧机板形控制特性研究[D].太原科技大学.2015
[8].姚国强,李平.1450冷连轧机板形控制模型的分析与应用[C].全国冶金自动化信息网2014年会论文集.2014
[9].贾春玉,白涛,崔发军,徐胜杰.基于云模型定性推理的液压弯辊板形控制[J].中国机械工程.2014
[10].白涛.基于云模型液压弯辊板形控制研究[D].燕山大学.2013