基于ADAM5510的燃煤注汽锅炉控制系统

为降低稠油热采燃料成本,利用ADAM5510构建了燃煤注汽锅炉控制系统.采用上、下位机分层结构,分别完成数据采集、实时控制和过程监控.针对燃煤注汽锅炉控制中的诸多不确定因素,对蒸汽压力、风煤随动控制环节进行了设计.在蒸汽干度控制策略实施过程中,提出了恒压力和恒流量两种控制策略,采用了工程实用的前馈-反馈控制复合控制技术,确保了蒸汽干度控制的精度和稳定性.     

1 270 mm冷轧机液压厚控系统的改进措施

介绍了自行研制的1270mm可逆冷轧机液压微调厚控系统。系统采用增强型PID位置控制算法、独立倾辊控制等改进技术，提高了系统的响应速度，实现了带材厚度μm级控制，现场运行取得了良好效果。     

基于改进ABC-SVR的铝热连轧轧制力预报

在铝热连轧轧制过程的二级设定中,轧制力的准确性直接影响辊缝的设定和辊缝自适应时间,最终将影响成品的厚度精度。该文采用支持向量回归机(SVR)和传统数学模型相结合的方式预测轧制力,在模型预测中采用改进的人工蜂群(ABC)算法对SVR中的参数进行寻优,保证预测轧制力的准确性。将模型应用于某"1+4"铝热连轧现场的二级设定中,轧制效果良好,准确度远高于传统数学模型。     

基于改进ABC算法的铝热连轧规程优化设计

铝热连轧的轧制过程复杂,但良好的轧制规程是铝带材质量和轧机低功耗的有力保障。该文在轧制规程设定中提出以预防打滑为主的多目标函数,建立了基于最小二乘支持向量机的轧制力模型来取代传统模型,有效提高了轧制力预报的精度。并采用ABC(人工蜂群)算法对轧制规程进行优化,算法在初始化时引入了混沌序列以增强其遍历性,变量更新时采用了更合理的变尺度操作方法,不仅能够防止陷入局部极值点,而且可避免盲目搜索,大大提高了进化速度。该轧制规程在"1+4"铝热连轧改造现场精轧部分的应用中效果理想,对二级的设定计算具有指导意义。     

基于FPGA的AGC系统位置检测接口电路设计

针对板带材自动厚度控制(AGC)系统压下油缸的位置测量信号,设计了一种基于FPGA(现场可编程门阵列)的信号采集与处理电路。以FPGA作为主控制芯片,采用自顶向下的设计方法,利用VHDL硬件描述语言进行设计,实现了位置检测接口电路的信号采集与处理。该位置检测接口电路抗干扰能力强,采集和处理位置信号速度快。此接口电路如果封装成独立模块,具有很强的可移植性。     

基于PSO＋CMAC的铝热连轧精轧机组张力系统控制研究

针对河南某公司“1＋4”铝热连轧机升级改造过程中产生张力波动问题,分析了影响张力波动因素,结合前后张力对前滑值的影响,完善了连轧张力公式,完全模拟铝热连轧从F1机架到F4机架穿带建张过程,并构建出四机架张力动态框图。由于连轧张力系统的非线性、耦合性,使得常规PID控制器难以满足要求,所以提出利用粒子群算法（PSO）对PID控制器参数进行优化,然后与小脑神经网络（CMAC）复合进行控制,解决了铝热连轧穿带过程中控制器参数难以在线实时改变的问题。仿真结果表明,PSO＋CMAC复合控制的使用大幅度地减小系统超调量、过渡时间,降低了机架间张力耦合程度。     

基于物理规划的铝热连轧多目标轧制规程优化

针对铝热连轧轧制规程多目标优化中综合目标函数权值难以确定的问题, 运用基于物理规划的多目标优化方法, 并以萤火虫智能算法为基础, 选取等功率裕量、轧制总能耗、末机架板型良好及各机架打滑因子为目标函数, 进行优化计算。物理规划使设计者以一种更加灵活的方式完成目标函数的权值分配, 然后通过萤火虫智能算法对综合目标函数进行优化计算。结果表明 不同的设计偏好能有效反映设计者的意愿, 从而产生偏向不同重点的轧制规程。     

基于布谷鸟算法的铝热连轧轧制规程优化

根据轧制原理, 提出了支持向量机建立轧制力预报模型, 并通过布谷鸟算法优化支持向量机参数, 达到提高预报精度的目的。提出了支持向量机网络与数学模型结合的方法, 对某“1+4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真, 进一步提高了轧制力预报精度。在轧制规程设定中, 建立了以预防打滑为主的电机功率剩余程度相近目标函数, 并用布谷鸟算法对压下率进行优化, 结果表明, 该规程有很好的预防打滑效果, 并能保证各机架电机的功率剩余程度相近。     

基于粒子群算法优化支持向量机的铝热连轧机轧制力预报

为了提高热轧带材的轧制力预报精度,提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型,通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度,还提出了支持向量机网络与数学模型相结合的方法,对某“1+4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真,仿真结果可以看出支持向量机网络与数学模型结合的方法预报轧制力,提高了轧制力预报速度并使其轧制力预报精度控制在7%以内。     

带钢冷连轧材料变形抗力模型研究

针对冷连轧轧制过程的特点,变形程度是影响变形抗力的一个重要因素。建立了变形抗力的机理模型,并将理论模型与实际数据相结合。采用某钢厂生产的低碳钢08AlA稳定轧制时的现场实测数据,利用最小二乘逐次回归变形抗力模型中的各个参变量,并选用不同的方法来获得摩擦系数,选出与实际生产数据相吻合的最佳模型。将回归出的不同变形抗力模型,分别代入轧制力迭代公式进行计算,通过比较与实测轧制力的误差,选出最优的形抗力模型应用于实际生产中轧制力和前滑的预设定。