动态系统最优化理论与自适应算法在轧钢中的应用

本文就自行研制的轧机计算机厚度控制系统,应用动态规划、随机最优控制理论与自适应算法,在轧制规程和厚度分配的最优化计算、轧制规程在线修正与自动厚度控制的改进算法几方面进行了研究,使轧机的厚度控制精度有了显著的提高。应用结果表明,普碳钢卷板的纵向同板差精度≤80μm,命中目标厚度精度为±0.1mm。     

动态规划在轧制规程最优化中的应用

本文从轧制工艺节能和降低轧制时间的不同角度出发,以带有卷取张力的 ROHN 型廿辊可逆轧机为对象,应用动态规划探讨了制定轧制规程的新方法。所用方法在顾及机电设备和工艺限制的条件下,综合考虑了厚度分配、轧制次数、轧制速度及张力制度等因素对能耗和时间的影响。理论计算结果表明,最优规程可使现行规程能耗降低6—11%,使时间以更大幅度降低,同时还可使板型和其他指标得到显著改善。在轧机上的实际试验证实了所得的理论结果。     

五机架冷连轧机轧制规程的优化计算及实现

根据五机架冷连轧机的特性,采用综合等负荷函数法,通过对负荷余量和出口厚度进行双重嵌套迭代来实现轧制规程的优化计算;采用西门子公司的WinCC组态软件作为设计平台对该优化算法进行人机界面设计并加以编程实现.     

基于Elman网络的金属应力状态系数模型

以4200mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度及轧辊直径对应关系的Elman神经网络预测模型.结果表明,Elman神经网络模型有较好的预测精度.     

液压轧机厚度自动控制的设计

随着轧制理论的不断深入研究 ,自动检测与控制技术不断发展 ,特别是高性能电液伺服伐在轧钢工业上的应用 ,在机械、液压、电气及自动控制的密切配合下 ,使液压轧机的发展达到了一个新的水平。而液压 AGC(厚度自动控制 )是液压轧机的核心部分 ,它关系到液压轧机的产品精度和轧机的自动化水平。介绍了采用预控的方法来消除入口带材厚度对出口厚度的干扰 ,以及利用监控的方法来准确锁定成品尺寸。     

基于免疫遗传算法的冷连轧机轧制参数优化方法

板厚、板形精度是衡量冷轧板带产品的二个主 要质量指标，本文以板厚板形为综合目标函数，首次采用智能优化方法——免疫遗传算法对 冷连轧机轧制参数进行优化．算例分析表明了该方法的有效性，取得了良好的效果，为冷连 轧机组轧制规程的优化设计提供了一种新的尝试．     

冷连轧动态变规格设定计算

动态变规格FGC是冷连轧机所特有的工艺过程,实现带钢无头轧制。简单介绍了冷轧动态变规格的概念和控制原理,分析提高动态变规格过程中带钢的厚度和辊速控制精度。其中,轧制力预设定计算的精度是影响规格动态变换精度及轧出带钢头部厚度、板型精度主要因素。     

改进型支持向量回归预测模型的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10％,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10％,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5％,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的.     

快速监控FMN在热连轧上的应用研究

研究了快速监控FMN在热连轧上的应用,提高头部命中率是投入绝对AGC所要求的,它的重要手段是靠提高设定模型精度、模型自学习的收敛速度。为进一步提高带坯全长厚控精度及控制品质,依靠液压压下快速移动特性及利用快速监控FMN功能。以热连轧模型增量方程为核心,对不同轧制规程,给出了兼顾板厚与板形FMN动作表。在鞍钢1700ASP热轧现场中的实际应用表明,此算法是正确的,它可大幅度地改善板卷头部的厚度精度。     

基于轧制力信号多分辨分析的AGC系统

针对目前热连轧生产轧制过程中实时反映生产状况的轧制力数据中所包含的大量丰富信息没有被充分利用的现象,从轧制力方面探讨了提高带钢成品厚度精度的新方法.从理论上分析了热轧轧制力信号特性,并结合小波在不同频率尺度上可以提取信号相关特征的优势,提出了一种基于小波多分辨分析的轧制力AGC系统.该算法采用小波多分辨分析算法提取出轧辊偏心、水印等引起的轧制力波动,并分别针对各因素引起的轧制力波动量进行相应的控制.仿真结果表明,该方法是有效可行的,提高了带钢厚度精度,具有广阔的推广应用前景.     

热连轧机厚度最优前馈控制研究

热连轧机前馈控制是减小带钢厚度公差的有效方法。本文采用前机架带ＡＧＣ的厚差预报和贝尔曼动态规划最优控制方案，在本钢１７００ｍｍ热连轧机上实验成功。文中对交馈系统做了深入的分析研究，提出参数选择原则和方法。     

铝材冷轧机自动厚度优化控制系统

针对铝材冷轧机板厚控制系统是一个具有非线性、延时、多变量耦合的复杂的实时系统,给出了一种适用于不同类型轧机的自动厚度优化控制系统。该系统采用各种厚度控制系统(AGC)控制、优化控制和自适应控制方法,对轧机系统进行优化精确控制,既保证了产品的质量,又可提高轧机的生产效率。试验证明,该优化控制系统实时性强,控制响应时间小于100ms,铝带出口厚度偏差可控制在2%以内,保证了产品质量;同时提高轧机的平均运行速度10%以上,提高了轧机的生产效率。     

热连轧机自适应前馈厚度调节系统的仿真研究

本文用数字仿真的方法,对热连轧机厚度调节系统克服水印温差干扰的方法进行了分析 和研究.文中提出通过实测连轧机前架轧制力作为前馈补偿量来预报后架轧制力,并通过对 后架轧制力进行自适应跟踪修正前馈补偿量的方法,可以有效地克服水印温差干扰.文中并 提出根据残差平方和最小的原则,优选滤波增益因子,可以改进下一块钢的自适应效果.仿真 计算的结果表明,应用本文方法效果显著.文中提出的方法,可供改造旧系统或设计类似新系 统时参考.     

基于混沌优化支持向量机的轧制力预测

针对带钢热连轧轧制力的精确预测问题,提出一种基于最小二乘支持向量机模型的预测算法.在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上,提出一种改进的结合遗传算法的变尺度混沌优化方法,以进行最优模型参数的搜索,利用实测在线数据对模型进行训练并进行轧制力预测,仿真结果表明,利用该方法可使轧制力预测精度得到提高,平均误差率从BP神经网络的±10%降到±5%以下,为进一步提高热连轧厚度控制精度提供了一种有效方法.     

Reduced-order observer-based robust synchronisation control of cold rolling mills with measurement delay

To improve the quality of strip thickness, synchronisation control is investigated for cold rolling mills driven by dual-cylinder electro-hydraulic servo systems. Realising synchronised control in hydraulic automatic gauge control (HAGC) systems of cold rolling mills has challenges with not only the inherent nonlinearities of hydraulic servo systems and uncertainties of load variation but also measurement delay of strip thickness. Since all states are not measurable in practice, output feedback robust synchronisation control problem should be addressed for uncertain nonlinear systems with output delay. Thus, a reduced-order observer-based robust synchronous controller is presented by employing Lyapunov functional stability theory. The controller designed by incorporating the integral of the position synchronisation error of two pistons into state variables successfully guarantees asymptotic convergence to zero of both tracking errors and synchronisation error simultaneously regardless of the nonlinearities and uncertainties as well as the measurement delay. Simulation results in a model obtained from a real cold strip rolling mill demonstrate the effectiveness of the approach.     

热连轧精轧负荷分配优化的多目标反向迭代法

在求解热精轧负荷分配优化的过程中,针对目标函数中加权系数难以确定的问题,提出多目标反向迭代法(multi-objective inversion iteration algorithm,MOII),该法通过数值迭代的方式实现了热精轧机组负荷分配的多目标优化.首先,在综合考虑板形、板厚精度和质量的基础上,设计负荷分配优化的多目标函数;然后,基于轧制力能参数与轧机入口和出口板带厚度的单调性关系,设计MOII算法,并对MOII算法的合理性及异常情况进行分析,给出其计算流程;最后,基于实际生产数据进行仿真,结果表明,MOII算法不仅能够实现负荷分配的多目标优化,而且求解速度快、精度高,体现出良好的在线应用前景;与其他方法得到的解相比,MOII算法求得的解有更好的性能.     

Toward a heuristic optimum design of rolling schedules for tandem cold rolling mills

Scheduling for tandem cold mills refers to the determination of inter-stand gauges, tensions and speeds of a specified product. Optimal schedules should result in maximized throughput and minimized operating cost. This paper presents a genetic algorithm based optimization procedure for the scheduling of tandem cold rolling mills. The optimization procedure initiates searching from a logical staring point — an empirical rolling schedule — and ends with an optimum cost. Cost functions are constructed to heuristically direct the genetic algorithm’s searching, based on the consideration of power distribution, tension, strip flatness and rolling constraints. Numerical experiments have shown that the proposed method is more promising than those based on semi-empirical formulae. The results generated from a case study show that the proposed approach could significantly improve empirically derived settings for the tandem cold rolling mills.     

首钢京唐1580热连轧精轧机活套高度及张力控制

在带钢热连轧生产过程中,精轧机组的技术装备水平和控制水平是决定产品质量的关键因素。而精轧机架间活套控制和张力控制水平则直接影响了轧制能力的高低,对带钢宽度、厚度、平直度、板型等关键性能指标和力学性能有着至关重要的作用。     

京唐热轧2250mm过程控制系统应用与研究

热轧过程自动控制系统主要任务是对热轧生产线全线的工序进行实时跟踪、数据采集和工艺参数优化,获得满意的产品尺寸精度和各项性能指标.作为一种全新的热轧过程自动控制模式的京唐热轧2250mm过程自动控制系统以控制系统运行稳定、功能设置灵活实用、产品质量控制精确三大技术特点出发,实现先进的生产过程自动控制.