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.     

一种提高电动振动台低频控制精度的方法

介绍小波多分辨分析及其原理,提出一种提高电动振动台低频控制精度的综合算法.电动振动台在通过加速度传感器时得到的信号含有一定的噪声,导致振动控制精度不高.先用小波包将噪声去除,再进一步采取多分辨分析对信号进行分解,从而提高电动振动台在进行随机振动时的低频精度.     

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。     

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.

     

基于小波的热连轧轧辊偏心控制

本文提出了一种用于热连轧的基于小波分析的轧辊偏心控制方法,该方法首先根据偏心信号的特点,利用小波对轧制力信号进行多分辨分解,把偏心从轧制力信号中提取出来,然后在控制中对偏心进行补偿。仿真试验表明该方法是有效的,为继续深入这方面研究与应用提供了良好的基础。     

神经网络算法与机理模型融合的 冷连轧轧制力智能预报模型

冷轧带钢的生产模式正在向多品种、小批量、低库存转变,这直接导致了轧制过程中需要更频繁地切换品种规格。由于变规格过程中轧制工艺状态变化较大,传统机理模型加常规自学习和自适应方法很难保证规格切换后首卷产品设定精度。为提高变规格过程中轧制力预报精度,本文提出一种机理模型与轧制过程海量历史数据相融合的复合模型。该方法建立在轧制力理论模型的基础上,采用遗传算法优化BP神经网络的方法对模型轧制力进行校正。使用该算法进行轧制力预报,使变规格后首卷钢轧制力预报的平均相对误差控制在±5.5%内,远高于常规机理模型的设定精度,该方法具有现场应用价值。     

基于小波变换的证券分析技术与应用

本文利用小波多分辨分析及快速Mallat算法提取反映股价基本变化趋势的低频信息,并分析了证券交易的时机选择。实验结果表明,该方法明显高效,显示了小波分析在证券分析中具有重要的理论与现实意义。     

冷轧连退机组光整机张力波动的解析

光整机是连续退火机组中使带钢发生形变的工艺设备。与常规轧制不同,光整机轧制是一种小形变量的轧制,其控制精度直接影响带钢产品质量和深加工性能。本文以首钢冷轧连续退火机组中光整机的张力波动造成带钢产品质量下降为背景,从光整机的控制模式出发,研究了光整机张力控制的原理,分析了光整机张力波动大的原因,对相关功能进行了排查和整定,并对张力控制参数进行了优化,从而解决了光整机张力波动大的问题,保障了生产的顺利进行。     

基于CMAC神经网络的热连轧精轧温度预报模型

温度是带钢热连轧过程中几个最重要的工艺参数之一,由于温度将直接影响到热札轧制力,因此精确预报各道次,特别是精轧机组各机架的轧制温度,是保证厚度、板形及宽度数学模型命中率的关键.而精轧温度预报技术是热连轧的核心技术.由于传统的模型技术已经不能进一步提高精轧温度的预报精度,针对带钢热连轧精轧温度传统模型的固有缺陷,根据CM...     

基于小波包神经网络的模拟电路故障诊断

提出了基于小波多分辨分析和小波包预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法用小波作为信号预处理工具,经小波多分辨分析得到N层分解后的低频和高频信号,再利用小波包分析对多分辨分析没有细分的高频信号进一步分解,以达到提高频率分解率的目的。经PCA分析和归一化后的能量作为训练样本送入BP神经网络进行训练。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

基于数据子空间PLS建模技术的热轧轧制力优化设定

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

     

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.     

能耗曲线在带钢热连轧负荷分配控制中的应用

主要介绍了带钢热连轧厚度控制中采用能耗曲线的方法,对轧机的负荷分配进行分析和设计,详细论述了能耗曲线的建立过程以及运用于实际生产过程中的轧制力分配和辊缝分配的控制方案,并给出了它们各自具体的控制原理、计算公式以及程序框图。该负荷分配方法用于在线,有较好的使用效果。     

热轧带钢自动厚度控制鲁棒预测模型与控制策略

研究了热轧带钢自动厚度控制(AGC)鲁棒预测模型与控制问题.提出了一种全新的AGC动态鲁棒预测模型,并给出了对应的控制策略.首先通过弹跳方程,分析了传统AGC控制模型的局限,讨论了变刚度AGC与鲁棒控制的联系;其次,针对轧机机架间传递的扰动,在AGC的前馈部分,引入H∞滤波器,使得轧件在输送过程中传递的不确定性得到了有效的抑制.同时,利用预测控制(MPC)预测机理,对轧制力进行动态预测,使得轧制条件迅速优化;最后用仿真结果表明所提控制策略的有效性与可行性.     

基于PLC和PROFIBUS的异型钢热连轧控制系统

本文基于PLC和PROFIBUS现场总线，提出并开发了一套三机架异型钢热连轧控制系统．该系统可以很好地满足热连轧生产的自动控制要求。以某型钢厂热连轧控制系统为例，给出了基于西门子S7-300PLC及PROFIBUS现场总线的系统解决方案，并描述了该系统的组成、结构和实现方法。     

基于KPLS和TD的热连轧精轧末架微调AGC

热连轧传统的厚度控制方式主要依靠精轧机组下游机架的监控AGC(automatic gauge control)来消除厚差,易造成末架调节量过大,对板形产生非常不利的影响.为此提出一种基于KPLS(kernel partial least squares)和TD(tracking differentiator)的热连轧精轧末架微调AGC,通过对前一卷带钢轧制信息进行非线性特征抽取,找出F5,F6机架间过程变量的关系,从而可以在F6机架保持辊缝和压力基本不变的前提下,仅通过调节F5机架的辊缝而使厚度精度达到控制要求.现场实验证明了这一观点.     

棒材倍尺飞剪T400控制方案优化

针对热轧棒材倍尺飞剪高速剪切时存在速度滞后并超调,影响产品质量,制约生产线运行速度的问题,对采用T400工艺板控制的热轧棒材倍尺飞剪,从原理上解析速度给定曲线对负载电流的影响,以参数化编程的方式实现控制方案优化。生产运行结果表明,采用优化控制方案,实现了倍尺飞剪高速精确剪切,达到了工艺要求的控制效果。     

FameView在异型钢热连轧控制系统中的应用

基于组态软件开发的三机架异型钢热连轧监控系统能很好地实现热连轧生产的自动化要求。以某型钢厂实时监控系统为例，介绍基于FameView组态软件的热连轧监控系统的设计方法。