鋁板帶熱精軋橫向厚度分布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與板形控制.pdf

1、隨著我國航空航天事業(yè)的飛速發(fā)展，對高精度鋁板帶材的需求越來越高。而我國鋁板帶熱精軋機(jī)設(shè)備相對落后，缺少板形控制手段。熱軋鋁板帶的使用厚度越來越薄，為了降低成本提高效益，越來越多的場合直接使用熱軋板材取代冷軋板;而且熱軋鋁板帶板形差，易導(dǎo)致冷軋板帶板形質(zhì)量差。因此在鋁合金板帶熱精軋過程中對板形進(jìn)行控制具有非常重要的意義。而熱軋鋁板帶板形控制可以通過控制橫向厚度分布來實(shí)現(xiàn)。為了得到板形良好的熱軋板帶，本文針對某熱連軋精軋機(jī)組出口橫向厚度分布

2、進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和智能控制研究。具體的研究工作如下:
　　 (1)采用完善后的影響函數(shù)法對某機(jī)架四輥軋機(jī)進(jìn)行力學(xué)建模。在建立的影響函數(shù)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合鋁合金變形抗力模型，分析軋制力、彎輥力、軋輥凸度、軋輥直徑、軋制速度、板帶溫度、入口以及出口設(shè)定厚度對板帶橫向厚度分布的影響大小，得出其中軋制力、彎輥力、板帶溫度、工作輥凸度對板帶橫向厚度分布影響較大。
　　 (2)以影響函數(shù)法確定的對橫向厚度分布影響較大的因素作為BP網(wǎng)

3、絡(luò)的輸入，建立了各單通道的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，預(yù)測力作用時的橫向厚度分布，再與工作輥的熱凸度分布耦合，從而得到板帶的橫向厚度分布。將各單通道的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)測的厚度分布作比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測相對誤差為1％。
　　 (3)以影響函數(shù)法確定的對橫向厚度分布影響較大的因素作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，建立了BP網(wǎng)絡(luò)整體橫向厚度分布的預(yù)測模型。采用遺傳算法優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，縮短了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間，提高了網(wǎng)絡(luò)的收斂性能。將

4、GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)測的厚度分布作比較，GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測相對誤差為0.8％。
　　 (4)采用常規(guī)PID和模糊PID的控制策略，通過液壓彎輥控制凸度的方式對熱軋板形進(jìn)行控制。仿真結(jié)果表明模糊PID與常規(guī)PID的響應(yīng)速度差不多，但模糊PID控制的超調(diào)量比常規(guī)PID控制的超調(diào)量小，具有更好的控制效果，可以較好的克服液壓彎輥系統(tǒng)參數(shù)的時變性和強(qiáng)非線性。未控制時板帶板形與標(biāo)準(zhǔn)板形之間的誤差達(dá)到了0.013mm，控制后