天鋼中厚板四輥可逆精軋機(jī)液壓AGC控制系統(tǒng)的研究與仿真.pdf

1、本文結(jié)合企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目，在分析軋機(jī)板坯厚度控制系統(tǒng)及其運(yùn)行機(jī)理的基礎(chǔ)上，建立了比較完善的液壓AGC系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。該數(shù)學(xué)模型考慮了庫(kù)侖摩擦、支撐輥偏心等通常被人們忽略的非線性因素，更加真實(shí)和全面地反映了工程實(shí)際。同時(shí)，針對(duì)電液位置伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型應(yīng)用PID控制進(jìn)行仿真研究，為了提高PID控制器的控制性能，設(shè)計(jì)了基于BP算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于PID控制中，能夠有效克服經(jīng)典PID控制器在被控對(duì)象具有非線性、時(shí)變不確

2、定性和難以建立精確的數(shù)學(xué)模型時(shí)出現(xiàn)的參數(shù)整定不良和性能欠佳等缺陷。
　　本文提出了一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法，用共扼梯度BP算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器參數(shù)進(jìn)行在線整定。仿真結(jié)果表明，這種改進(jìn)方案能夠提高算法在訓(xùn)練過程中的收斂速度，而且訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，提高了系統(tǒng)的魯棒性和動(dòng)態(tài)特性，有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果，達(dá)到了預(yù)期的目的。將實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)與模型仿真波形相比較，驗(yàn)證了數(shù)學(xué)模型的正確性，同時(shí)