板帶熱連軋精軋活套高度和軋件張力控制方法的研究.pdf

1、隨著軋制技術的不短進步,現(xiàn)代熱連軋工業(yè)現(xiàn)場對帶鋼產品的規(guī)格、質量、產量等方面的要求越來越高。熱連軋精軋過程中對活套高度(角度)和軋件張力的控制在很大程度上決定了帶鋼產品的性能,因此對活套高度和軋件張力控制方法的研究始終在不斷進行當中。
　　 本文首先結合熱連軋帶鋼的生產工藝和軋制技術的發(fā)展介紹了熱連軋活套高度和軋件張力控制的發(fā)展情況;其次分析了軋件上張力產生的原因,建立了活套高度和軋件張力模型;以活套高度和軋件張力為研究對象,對

2、目前已有的幾種控制方法進行了深入的研究,包括:傳統(tǒng)控制方法、互不相關解耦控制方法及其改進、最優(yōu)多變量控制和逆線性二次型(ILQ)解耦控制方法;分析了已有控制方法的優(yōu)缺點,并對其中幾種已經應用于現(xiàn)場的控制方法進行仿真實驗。
　　 此外,本文對逆控制方法的解耦原理進行了研究,并深入分析神經網絡逆控制方法;概括說明了神經網絡α階逆控制方法的核心原理,結合神經網絡逆控制思想進行了分析總結,并針對活套高度和軋件張力模型進行了仿真實驗;研究

3、分析了目前活套高度和軋件張力解耦控制方法存在的主要問題,基于神經網絡逆控制思想,提出了動態(tài)神經網絡逆控制方法,設計出動態(tài)神經網絡逆控制系統(tǒng)的結構,并基于對角回歸型神經網絡針對活套高度和軋件張力模型進行了仿真實驗;將粒子群優(yōu)化算法和對角回歸型神經網絡的算法相結合編寫了算法,優(yōu)化了對角回歸型神經網絡的初始網絡權值,推導出使對角回歸型神經網絡輸出穩(wěn)定的學習速率的范圍,對動態(tài)神經網絡逆控制方法進行改進,通過仿真實驗驗證,該方法可以取得良好的效果