板形检测与板形控制方法

本文对国内外现有的板形检测方法和控制系统进行了介绍 ,并从检测辊结构、检测元件、信号采集与传输以及供电方法等几个方面对接触式板形检测方法进行了详细阐述 ;另外 ,在板形控制方面 ,文章主要从自动控制的角度对板形函数、控制方法、控制模型及调控功效进行了分析     

带钢板形检测与控制技术现状及趋势

介绍了当前国内外冷、热轧板材板形检测装置的研究和发展现状,分析了接触式与非接触式板形仪的结构形式和应用特点。同时,在板形控制方面,主要从自动控制的角度对板形函数、控制方法、控制模型进行了分析,提出了板形自动控制的发展趋势。     

宽带钢热连轧机的板形控制

热连轧机的板形控制一直是国内外研究的难点和热点,先进的板形控制系统是保证板带综合质量的前提。文章针对热轧板带的生产特点,主要介绍了板形控制系统中的板形控制技术,即板形检测技术、板形调控手段和板形控制模型。板形检测技术主要介绍基于辐射吸收测量的非接触式凸度仪和基于激光三角法的非接触式平坦度检测仪。板形调控手段主要介绍液压弯辊技术、液压窜辊技术和层流冷却技术。板形控制模型主要介绍板形板厚综合控制系统的系统模型功能模块。     

实验室用简易板形检测装置的研制

为了实现UC轧机的板形自动控制，研制了实验室用简易板形检测装置，并进行了实测实验．结果表明，该板形检测装置具有较高的检测精度．文中介绍了辊式板形检测的基本原理及其所研制的板形检测装置的结构和信号来集系统．     

宽带钢热连轧机的板形检测

热连轧机的板形控制一直是国内外研究的难点和热点。作为板形控制的"眼睛"——板形仪,一直成为被关注的对象。文章主要介绍了国内外板形检测技术的发展的概况,可以看出,非接触式检测因其结构简单,无损带钢表面,易于维护,价格低廉等优点而越来越受重视。在非接触式检测方法中,以光学方法应用最为广泛。文章从目前应用较广的两种平坦度检测方法即激光三角法和投影条纹法的测量原理出发,介绍了其系统组成和实际应用。     

冷轧带材板形检测计算机模拟研究

本文建立了三维板形计算模型和包括系统噪声的板形检测信号模型。通过动态板形检测模拟装置的实验测定 ,证明本文建立的模型所给出的板形信号与实验检测输出的板形信号吻合良好。     

冷轧带钢边部板形缺陷精细测控方法

针对冷轧带钢边部板形问题,基于理论分析和工程实际,考虑带钢轧制前后横向厚差、横向位移、跑偏和覆盖率因素,设计了新的板形检测系统。根据板形辊长度、带钢宽度确定宽、窄通道的数量,对带钢边部板形进行必要的精细检测和误差补偿,避免出现较大的在线板形检测误差,使在线检测信号与实际板形状态一致。在板形测控过程中,首先需要分析带钢的横向厚差和横向位移,然后利用板形辊获得实测板形信号并实施必要的误差补偿,最后利用模式识别、目标曲线和控制模型实现板形闭环控制。实例表明,带钢边部覆盖率和跑偏量对板形检测精度、识别效果影响很大,且轧制前后带钢横向厚差变化与板形关系基本对应,提高带钢边部板形测控精度在很大程度上有助于提高轧后带钢的整体产品质量。     

实验室用简易板形检测装置的装置研制

为了实现ＵＣ轧机的板形自动控制，研制了实验室用简易板形检测装置，并进行了实测实验。结果表明，该板形检测装置具有较高的检测精度。文中介绍了辊式板形检测的基本原理及其所研制的板形检测装置的结构和信号采集系统。     

神经网络在板形检测中的应用

板形检测信息的模式分解是板形控制过程中的技术难点，该文提出的一种新的神经网络模式识别方法却可以解决这个难题。该识别方法的优点是：在ＡＲＴ网络的特征表示场中采用了具有正反馈和非线性变换的结构，能够有效地抑制板形检测数据中的干扰影响，提高了模式识别系统的抗干扰能力；在类别场中抛弃了传统的竞争学习机制，新的学习机制可以迅速分解板形模式；按照轧机执行机构板形控制的能力设置标准板形模式，可以对任意复杂形式的板形缺陷进行控制。用这种识别方法对实测板形进行了模式分解，识别结果完全正确，充分说明ＡＲＴ神经网络识别方法是一种理想的板形模式识别方法。     

板形检测方法研究趋向浅析

文中通过对各种板形检测方法的分析,探讨了板形检测方法的应用研究趋向,并提出作者的看法。     

冷轧超高强钢退火板形优化技术研究进展

简要介绍了连续退火机组的设备配置及发展概况,分析了连续退火机组冷轧超高强钢板形改进方向。针对板形问题,在退火过程板形演变机理分析基础上,从连退机组加热区板形优化、冷却区板形优化、平整区板形优化、张力制度优化、炉辊辊型优化等方面综述了目前超高强钢退火板形优化技术的发展情况。指出了来料板形、退火张力、退火工艺、快热快冷技术、沿带钢宽度方向温度均匀性、炉辊辊型、平整工艺等对连退机组板形的影响,为掌握超高强钢连退过程板形控制关键工艺技术、提升企业核心竞争力起到了重要的指引作用。最后还对连续退火的发展趋势进行了展望。     

基于弹塑性有限元的板形控制机理研究现状与展望

带钢冷连轧过程中的板形控制问题因具有多变量、多控制回路、非线性和强耦合等特征，是工业控制领域最为复杂的控制过程之一。精准的板形预测模型是提高板形控制水平的重要保证。当前，弹塑性有限元法能够耦合分析轧制过程中带钢的弹塑性变形、轧后的残余应力以及轧辊的弹性挠曲、弹性压扁，因此在带钢轧制领域有很广泛的应用。介绍了现代板形控制系统的工作原理，以及当前弹塑性有限元法关于板形控制问题分析的研究进展。同时，采用显式动态有限元建立了六辊UCM轧机的三维数值仿真模型，研究了不同板形调节机构对带钢板形的调控特性及其最优调节量，并采用实际轧制试验对模型进行了验证。结合带钢保持良好板形的几何条件，利用所建立的UCM轧机模型，分析了中间辊轴向横移、工作辊与中间辊弯辊对带钢横截面形状、凸度、边降及平直度的影响。最后，对有限元法应用于分析板形控制问题的方向进行了展望。     

A fuzzy algorithm for flatness control in hot strip mill

Based on BP neural network, a flatness prediction model in hot strip mill was developed, in which the same location point data were adopted for training and testing to avoid the influence of time-delay. Two fuzzy flatness control algorithms in hot strip mill were developed, and the simulations were carried out by using the flatness prediction model as controlled objective. Conventional fuzzy control algorithm replacing PID linear control system entirely can reduce flatness error significantly. However, the control quality is not good in steady state. The coupled fuzzy-PID control algorithm reduces flatness error significantly as well as produces the desired flatness with small steady-state error and good stability. The coupled fuzzy-PID control algorithm is found to be suitable for rolling the desired flatness in hot strip mill.     

1450�������ζ԰��β�ص�Ӱ�켰�䲹����ʩ

 带钢冷连轧卷曲时,使带钢张力分布发生变化,对板形检测信号产生干扰。文章以鞍钢1450冷连轧生产线为对象,对这一干扰信号做了定量分析,并采用直接对检测信号进行修正的方法,对该影响因素进行了补偿,结果表明: 经过补偿设定的最终实际板形与轧制时在线实测板形吻合较好, 可获得良好平直度的带钢。     

基于影响矩阵自学习的板形闭环控制方法

文章在板形控制影响矩阵理论框架的基础上,通过确定板形调控机构的关键影响因素,建立不同板带材质、不同道次的影响矩阵先验值表。在板形闭环控制过程中,影响矩阵先验值表利用实测板形数据以自学习的方式不断地改善自身品质,使其与板形调控机构的实际调控效能更加接近。由于自学习过程是在各种调控机构调控性能影响因素实际耦合作用的情况下进行的,从某种意义上讲,在求解影响矩阵时,该方法较智能方法考虑的因素更加全面,为提高板形控制精度奠定了一定的基础。此外,影响矩阵的计算及影响矩阵的自学习均采用简单的数学算法实现,计算速度快,实时性能好。仿真研究表明,该方法具有控制精度高、稳定性好、适应能力强等特点,适合在线应用,而且便于实施。     

Forecasting compensatory control (FCC) of machining flatness

Forecasting Compensatory Control (FCC) was implemented to improve the flatness of three dimensional prismatic workpieces in an end-milling operation. The basic logic of the strategy is based on inprocess error measurement, stochastic modelling, and prediction and compensation of the cutting errors.The proposed FCC system consisted of a newly developed laser-based in-process flatness error measurement system, a hydraulic positioning servo system, and a digital microcomputer control system. Through the application of the FCC system to on-line cutting experiments, the workpiece flatness error was reduced by up to 80% during machining.     

热轧宽带钢板形控制技术的现状及未来发展

板形是热轧宽带钢的核心质量指标,对热轧宽带钢板形理论及相关控制技术的研究一直是金属压延领域关注的热点课题。从热轧宽带钢板形控制的装备、辊形及模型3个方面系统总结了国内外的研究现状及取得的主要研究成果,其中辊形技术及控制模型的创新非常活跃,变接触轧制、改进型连续变凸度、特殊品种钢专用等辊形技术及相关控制模型显著提升了产品的板形质量,并在延长换辊周期、降低轧辊消耗、提高轧制稳定性等方面取得了较好的应用实绩。另外,总结了与板形控制密切相关的关键过程参数(如粗轧镰刀弯、精轧机架间跑偏)的检测与控制、板形智能判定和诊断技术、多尺度板形仿真模型等方面的研究进展,为未来进一步完善热轧宽带钢的板形控制理论、实现板形控制的智能化指明了方向。     

基于自适应滤波的铸轧板形检测信号分析

超薄快速铸轧同常规铸轧相比，板形奇异机理复杂，板形现象突出，根据铸轧板形缺陷的表征特点，建立了铸轧板形的数学描述，将板形检测信号视为动态时间序列，运用自适应滤波理论，建立了一种通用的板形检测信号除噪方法，仿真结果表明该法除噪效果明显，能满足实时控制要求。