基于改进免疫克隆多目标算法的轧制规程优化

 针对冷连轧轧制规程目标函数之间存在耦合、相互制约、难以选择目标侧重的问题,采用了一种先优化后选择的方式设定轧制规程。构造了等功率裕度、板形良好和防打滑目标负荷,建立了多目标轧制规程目标函数,采用改进的免疫克隆多目标算法对唐山某钢厂冷连轧机进行轧制规程优化计算。试验结果表明,改进的免疫克隆多目标算法能够很快地收敛到Pareto前沿,并且解集的分布性良好;优化后的不同偏好轧制规程组合可以满足不同的选择要求。与原规程相比,各轧机的利用更加合理,提高了轧机的利用效率,改善了带钢板形和表面质量,并且减少了划痕的产生概率。     

基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化

 针对多目标优化算法中综合目标函数权值难以确定的问题,通过对偏好的数学量化,采用数值分析的方法,构造了6种不同的偏好函数,建立了物理规划（physical programming）数学模型,然后以遗传算法为寻优工具,实现一种更加灵活更加适合于工程技术人员的交互式多目标优化算法。结合某冷轧厂实际的轧制规程优化过程,选取等功率裕量、轧制总能耗及各机架打滑因子为目标函数,运用基于遗传算法的PP进行优化计算。结果表明,优化后的轧制规程很好地实现了各机架等功率负荷分配,降低了打滑出现的概率,大大提高了板材表面质量和成品成材率。     

基于改进遗传算法的铝板带热精轧轧制规程优化

建立铝板带热轧过程热力耦合数学模型,在SRINIVAS自适应遗传算法基础上,考虑进化代数的影响,对交叉、变异概率进行自适应改进,合理构造非线性约束惩罚函数项,以功耗、负荷分配、板形为优化目标,对某1系铝板带热精轧进行轧制规程优化。经过与实际生产数据比对,验证了上述算法的有效性。     

基于改进差分进化算法的带钢冷连轧负荷分配

 为了更加合理地制定冷连轧轧制规程,选取打滑因子、等功率裕度和最小能耗作为目标函数,采用改进的差分进化算法求解Pareto前沿,减少了冗余的寻优代数、缩短了优化时间。以求解出的Pareto前沿为选择池,基于不同的偏好因子选择出不同的负荷分配方法,满足不同工况下的要求。仿真结果表明,该算法可以快速均匀地覆盖Pareto前沿,产生偏重于不同目标的负荷分配规则。优化规程与原规程相比,降低了打滑现象出现的概率,减小了轧制功率。     

基于罚函数法的冷连轧轧制规程优化设计

 合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

基于IAGA的冷连轧机预防打滑的规程优化设计

为解决冷连轧轧制过程中的打滑问题,在引入打滑因子的基础上,建立了以预防打滑为目标的规程优化模型.针对标准遗传算法存在的早熟收敛、振荡和随机性太大等缺点,利用改进的自适应遗传算法进行优化.该算法提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,提高了算子的选优能力,也减少了随机性所产生的误差,同时依据个体适应度的值确定染色体的交叉概率和变异概率,使前期变异明显,后期趋于稳定,保证了种群开发和搜索的平衡及全局收敛性.现场试验及生产实践情况证明,该优化规程模型能够有效地降低打滑发生的概率,提高产品的质量,获得更好的经济效益.     

基于等相对负荷的5机架冷连轧轧制规程优化

针对某企业5机架冷连轧机组第2机架负荷过大而导致生产效率较低的实际情况,以电机功率的等相对负荷为目标函数,采用遗传算法对其前4机架的轧制规程进行了优化.优化后的轧制规程使各机架负荷分配趋于均衡,充分地利用了现有轧机的生产能力,提高了轧制效率.     

神经网络预报在冷连轧规程设计中的应用

在轧制规程设定中采用BP神经网络取代传统轧制力数学模型,通过动态规划算法对某1370mm冷连轧现场规程进行了节能并兼顾板形的多目标优化设计,并对优化前后的规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

基于案例推理的中厚板轧机轧制规程智能优化

为了提高中厚板轧制规程分配的合理性和计算效率,提出利用智能优化技术进行中厚板轧制规程智能优化.该智能技术为混合遗传算法(GA)的改进粒子群算法(PSO)与案例推理算法(CBR)结合运用的一种多目标智能优化技术.采用CBR检索最相似案例,如果案例可以重用,将其作为最终规程进行现场轧制;如果不能重用,将其作为智能优化初始值...     

可逆冷轧机压下率分配探析

以可逆冷轧机压下率分配为研究对象,根据生产现场实际情况,重点介绍了轧制规程中压下率的分配原则,包括第 1 道次压下率分配时考虑的要点、成品道次压下率对于产品性能的影响;由现场试验得出,在轧机能力(如轧制力、主电机功率等)范围内,通过调整、优化压下率分配,或减少轧制道次数,能够较好地解决可逆冷轧机生产效率低的问题;对影响制定轧制规程的因素进行了简要阐述。     

5+1型轧机高强钢五道次模式轧制规程优化

 某钢厂新建主要用于轧制超高强钢5+1型冷连轧机组,其第4机架采用小辊径轧机,其他机架采用普通轧机。在实际生产中,该机组同时负责其他钢种的轧制,为了避免出现轧制能力过剩等问题,基于能耗节约与稳定轧制的综合考虑,针对高强钢的轧制,5+1型冷连轧机组采用5道次模式进行轧制。在减少1个道次的情况下,为保证产品质量和轧制稳定,对机组的轧制规程提出了更高的要求。综合出口板形质量、总压下量、机组轧制过程稳定性等因素考虑,结合小辊径轧机的特点,对5+1型冷连轧机组5道次高强钢模式下的机组进行了取舍。基于出口板形分布对压下规程进行分配,在此基础上,利用两种轧机机型的特点对压下规程进行精调。张力制度的优化目标以保证小辊径轧机轧制稳定性为主,其次通过优化张力调节各个机架的出口板形,令其与压下规程优化的结果共同作用,对整体机架轧制的稳定及出口板形的优化形成互补,从而开发了5+1型冷连轧机组高强钢5道次轧制模式下的轧制规程综合优化设定技术。在轧制模式减少了1道次的情况下,优化了机组轧制高强钢的出口板形,提高了产品的质量,在减少小辊径机组打滑、振动趋势的同时,最大程度上保证了轧制的整体稳定性,大大提高了整个机组的经济效应,具有进一步推广应用的价值。     

多目标遗传算法在八辊五机架全连续冷连轧机轧制策略优化中的应用

针对八辊五机架全连续冷连轧机在轧制过程中的特点，提出一种多目标优化问题的求解策略——多目标遗传算法，并对其进行改进，提出基于多目标遗传算法的多辊冷连轧机轧制策略的优化。该方法具有计算精度高、速度快等特点，适合在线实时计算的要求。该优化算法在河北中钢1250mm八辊五机架全连续冷连轧机中的应用，证明了该算法的适用性和灵活性，为多辊全连续冷连轧机在计算机过程控制中进行轧制策略优化设计提供了一条新的途径。     

Multi-Objective Optimization for Tandem Cold Rolling Schedule

 Based on rolling feature of continuous tandem cold rolling mill, such as multi-variable, strong coupling, non-linear, analyze and set the equal relative load, preventing slippage and profile well as the multi-objective optimization goal, BP neural network with self-learning function is adopted to replace traditional rolling force models and then Levenberg-Marquardt algorithm is adopted to predict the rolling force. Then use multi-objective fuzzy theory to solve the problem of multi-objective optimization of tandem cold rolling schedule. With the example of 1370mm tandem cold rolling, the rolling schedule of the common rolling, the single-object optimization design and the multi-objective fuzzy optimization design are compared with each other, optimization result shows the proposed optimization method decreases the value of three objective functions simultaneous. The performance of the optimal rolling schedule is satisfying and it is promising.     

高精度薄带材冷连轧过程智能优化控制

带钢冷连轧控制是系统性极强、技术难度极大、精度要求极高的综合性技术，是保证冷轧带钢产品质量和生产效率的主要手段。东北大学自主开发了冷连轧全套自动化系统，涵盖了轧机主令控制、自动厚度控制、自动板形控制、物流跟踪、模型设定等功能，并研发了高精度数学模型、轧制规程多目标优化算法、加减速过程带钢厚度与张力补偿及轧制工艺优化等先进控制技术。所开发的系统已推广应用到多条冷连轧生产线中，现场应用表明,系统运行稳定，实现了0. 17mm极薄规格带钢高速稳定轧制，厚度偏差小于±2. 5μm，板形标准差小于7I。最后对轧制过程的智能化发展进行了展望。     

Robust multi-objective optimization of rolling schedule for tandem cold rolling based on evolutionary direction differential evolution algorithm

According to the actual requirements, profile and rolling energy consumption are selected as objective functions of rolling schedule optimization for tandem cold rolling.Because of mechanical wear, roll di-ameter has some uncertainty during the rolling process, ignoring which will cause poor robustness of rolling schedule.In order to solve this problem, a robust multi-objective optimization model of rolling schedule for tandem cold rolling was established.A differential evolution algorithm based on the evo-lutionary direction was proposed.The algorithm calculated the horizontal angle of the vector, which was used to choose mutation vector.The chosen vector contained converging direction and it changed the random mutation operation in differential evolution algorithm.Efficiency of the proposed algo-rithm was verified by two benchmarks.Meanwhile, in order to ensure that delivery thicknesses have descending order like actual rolling schedule during evolution, a modified Latin Hypercube Sampling process was proposed.Finally, the proposed algorithm was applied to the model above.Results showed that profile was improved and rolling energy consumption was reduced compared with the ac-tual rolling schedule.Meanwhile, robustness of solutions was ensured.     

五机架冷连轧机的负荷分配计算

针对八辊五机架全连续冷连轧机在轧制过程中的特点,在综合考虑了轧机产量和产品质量的前提下,用多目标优化问题的求解方法对多辊冷连轧机的轧制策略进行优化,确定各机架的负荷和待轧带钢的目标厚度,并开发了河北中钢1 250 mm八辊五机架全连续冷连轧机的负荷分配计算程序。通过现场实例证明,该方法精度高、速度快,可满足在线控制需求,是一种适合多辊全连续冷连轧机的负荷分配方法。     

模糊聚类和模糊评判在冷连轧机轧制策略优化中的应用

 冷连轧机轧制策略选择的合理与否,将会对轧机产量、产品质量和操作等产生根本性的影响。因而选择合理的轧制策略,并研究在线识别轧制策略显得尤为重要。运用模糊聚类分析和模糊综合评判算法,建立了八辊五机架全连续冷连轧机轧制策略的优化方法;根据轧制过程在各个时刻的状态找出要施加的控制规律,使得随后的轧制过程在最优工况条件下运行,获得最佳的板形和板厚质量。通过现场在线应用能使轧制工况的各项技术经济指标达到最优,取得良好的优化效果,满足现场生产需要。     

冷连轧机板形板厚解耦设定补偿研究

首先论述了冷连轧机板形板厚解耦控制的必要性,然后针对当前板形板厚解耦控制大多针对动态轧制过程的现状,提出板形板厚解耦设定补偿的思想,它包括预设定补偿和自适应穿带解耦控制。预设定补偿是解决设定过程中弯辊力对板形板厚耦合系统的影响;自适应穿带解耦控制是针对穿带过程中轧制力预报不精确的板形板厚解耦方法。     

自适应遗传算法在冷连轧负荷优化中的应用

利用自适应遗传交叉变异策略,设计了一种冷连轧轧制负荷优化方法。以各机架相对压下率为自变量,以各机架轧制力相对均衡为优化目标,建立目标函数。通过与在某1370冷连轧机的负荷优化方法进行比较,仿真结果表明,自适应遗传算法具有搜索速度更快、收敛精度更高等优点,更适合在实际生产中应用。