可逆冷轧机过程控制功率计算及其自适应学习

介绍了可逆冷轧机过程控制功率计算及其自适应学习方法,将功率计算值与现场实际功率进行对比,计算出功率模型中的自适应学习系数,用指数平滑法修正自适应学习系数提高该模型的设定精度,并分析了轧制力、轧制速度以及压下量对功率的影响。实例计算表明,采用这种方法计算功率,速度快且计算精度满足在线控制要求,适用于可逆冷轧机过程控制功率计算。     

自适应算法在冷轧生产中应用的研究

针对冷轧控制模型中存在的问题,将自适应算法引入控制模型中.冷轧控制模型中采用自适应算法后,可在轧件参数变化时自动调整控制器参数,对模型系数进行修正,从而提高轧制力计算精度,满足板形和板厚控制需要.     

基于EXCEL的冷连轧模型调试工具

建立一套可靠的离线模型调试工具,为实际生产提供技术依据十分重要。依据冷连轧轧制力模型公式、辊缝模型公式、轧辊压扁半径计算模型等公式,在EXCEL下建立了各个模型之间的关系。通过先调整变形抗力参数,再调整摩擦因数可以使轧制力自适应系数达到1;通过采集实际的轧制力,用实际轧制力公式反推摩擦因数,达到调整模型参数的目的。     

梅钢1420冷连轧机轧制力模型的开发及应用

梅钢1420轧制力模型在Hill方程基础上,分解提炼3个关键因子,建立了显函数的轧制力模型,并进行变形抗力参数和摩擦系数参数的自适应修正以提高轧制力模型精度.经生产实践数据检验,该模型自适应系数在0.9～1.1以内,满足模型在线控制要求.     

提高轧制力设定精度的一种离线优化方法

轧制力参数设定是轧机设定模型的核心参数之一,对决定成品卷的厚度精度及板型质量至关重要。京唐酸轧二级模型计算轧制力时采用Bland-Ford-Hill公式,经分析确定影响轧制力计算精度的参数主要为变形抗力和摩擦力因数。因此提出了一种利用特定钢种的初始历史实际轧制数据离线调整其变形抗力和摩擦力因数的方法,从而提高本钢种在线轧制力模型的设定精度。实际应用表明,使用通过此方法优化后的变形抗力和摩擦力参数计算轧制力,轧制力设定模型的精度得到了明显提高,能够满足在线控制需求。     

冷连轧变形抗力模型的优化

采用原始静态变形抗力模型,并考虑入口、出口弹性变形轧制力对模型的道次影响系数,进行计算优化,建立了1个优化的变形抗力模型。2种模型的对比表明,优化的模型精度更高,提高了轧制力的计算精度。     

热连轧机负荷分配优化计算策略

提出一种带钢热连轧精轧机组负荷分配的优化计算策略,采用多目标优化算法离线计算确定精轧各机架的轧制力分配系数,采用"压下模式+轧制力模式"相结合的方式实现负荷分配在线计算。为了确定各精轧机架的轧制力分配系数,建立兼顾轧制功率最小、负荷均衡与板形良好的负荷分配多目标优化模型;为了实现负荷分配在线计算,根据压下模式负荷分配计算确定厚度分配的初始值,根据CLAD算法进行轧制力模式负荷分配迭代计算,最后采用压下模式分配计算确定的压下率分布范围对轧制力模式分配结果进行限幅处理。新方法已成功应用于梅钢1 780mm热连轧生产线,在线应用表明该方法可以有效减少操作工干预,提高带钢精轧过程的轧制稳定性。     

采用混合摩擦模型预报冷轧薄板轧制力

作采用包括粘着摩擦和滑动摩擦在内的混合摩擦模型,研究了冷轧薄板轧制力预报问题,建立了轧制力预报新模型。用新模型对实际生产数据进行了计算,并将理论预报值与实测值和ＭＤＳｔｏｎｅ公式计算结果进行对比,验证了新模型的正确性。     

中、薄板带钢冷连轧轧制力便捷计算法研究

轧制力计算有多种模型,大多存在计算繁琐、工作效率低下的问题。通过对冷连轧多种轧制力计算模型的对比研究,针对中、薄板带钢大压下率的M.D.Stone计算模型,采用最小二乘法对轧制力进行曲线拟合,找出一种便捷的算法——轧制力曲线拟合算法,通过一般的计算器或程序即可对轧制力进行求解。应用效果表明,该算法能使轧制力预报精度和计算效率大幅提高,为轧制力预报提供了一条更加便捷、可靠的途径。     

热轧轧制力小波神经网络预报模型的研究

为了进一步提高热连轧精轧机组轧制力的设定精度，采用小波神经网络建立轧制力预报模型。并采用改进的快速BP算法来训练网络。仿真结果表明：建立的轧制力预报模型的预报值与实际值之间的相对误差在±6％以内，且学习算法收敛速度快。     

基于蚁群算法的神经网络冷连轧机轧制力预报

 为提高冷连轧机轧制力的预报精度和预报速度,用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行轧制力预报模型设计。根据轧制原理建立了BP神经网络冷连轧机轧制力预报模型,以网络权值和阈值为自变量,网络预报误差为目标函数,通过蚁群多代运算,找出预报误差全局最小值,再将相应的权值和阈值输入网络进行训练。应用某厂1450 mm冷连轧机的实测数据进行离线计算的结果表明,该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快,可作为轧制力预报的新方法在实际应用中加以推广。     

冷连轧高速轧制过程中摩擦因数机理模型的研究

在现场试验与理论分析的基础上,针对现有摩擦模型对冷连轧高速轧制过程中摩擦因数的预报精度不高、通用性不强等问题,首先对润滑油膜厚度计算模型与摩擦因数返算方法进行了推导,然后定量研究了辊缝中润滑油膜厚度与摩擦因数之间的关系,最终建立起一套适合冷连轧高速轧制的摩擦因数机理模型,并将其应用于宝钢冷轧薄板厂1220五机架冷连轧机与宝钢冷轧厂2030五机架冷连轧机的生产实践.应用结果表明:提高了轧制的稳定性与带材的控制精度,减小了相关模型的自学习与自适应系数波动,取得了良好的使用效果.     

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.     

六辊冷连轧机板形前馈控制模型的研究

冷连轧过程中,轧制力波动对板形的影响很大,需要采用弯辊力进行实时的补偿。针对六辊冷连轧机,分别研究了仅用工作辊弯辊和采用工作辊与中间辊弯辊相结合的板形前馈控制模型。实际控制效果表明,这两种板形前馈控制模型都能有效消除轧制力波动对板形产生的不利影响;采用工作辊弯辊的板形前馈控制模型只能控制由于轧制力波动产生的二次板形,而对四次板形几乎不产生影响;而采用工作辊与中间辊弯辊相结合的板形前馈控制模型则对二次和四次板形均具有很强的控制能力。     

A novel approach to improve the computing accuracy of rolling force and forward slip

In cold strip rolling control system, rolling force and forward slip are the prerequisites for the model setting calculation, and the deformation resistance and friction coefficient are the main parameters that affect their predictions. A new method based on objective function is first proposed in this paper to improve the calculation accuracy of rolling force and forward slip, and the deformation resistance and friction coefficient are taken as optimisation variables. Using the multi-population co-evolutionary algorithm to solve the objective function, the required rolling force and forward slip are obtained. The pre-set values of rolling force and roller line speed are compared with the actual measured ones in a 1450?mm five-stand tandem cold mill and other researcher’s method. Results show that the calculated values are in fair agreements with the on-line measured ones, and the thickness and flatness accuracy of the final product are improved.     

提高冷轧过程控制轧制力模型的设定精度

选择考虑冷轧带钢轧制过程变形区金属塑性变形和入、出口弹性变形的Bland—Ford—Hill模型作为冷轧过程控制轧制力模型并进行分析,确定出变形抗力和摩擦系数是影响轧制力最主要的两个因素。提出用间接法（变形抗力模型和摩擦系数模型的白适应学习）和直接法（轧制力模型本身的自适应学习）来提高轧制力模型的设定精度。实际应用结果表明,上述两种方法的综合效果使轧制力模型设定精度明显提高且性能稳定,可满足在线控制的需求。     

High Precision Prediction of Rolling Force Based on Fuzzy and Nerve Method for Cold Tandem Mill

The rolling force model for cold tandem mill was put forward by using the Elman dynamic recursive network method,based on the actual measured data.Furthermore,a good assumption is put forward,which brings a full universe of discourse self-adjusting factor fuzzy control,closed-loop adjusting,based on error feedback and expertise into a rolling force prediction model,to modify prediction outputs and improve prediction precision and robustness.The simulated results indicate that the method is highly effective and the prediction precision is better than that of the traditional method.Predicted relative error is less than ±4%,so the prediction is high precise for the cold tandem mill.     

冷轧平整机轧制力预报模型精度的探讨

以宝钢冷轧平整机组为例，简要分析了轧制力计算模型的基本形式和影响轧制力预报精度的因素，并提出改善和提高平整机轧制力预报精度的措施。     

动态设定及自适应技术在酸轧机组上的应用

为了提高动态变规格时带钢头尾厚度的控制精度,宝钢在酸轧机组采用了动态设定和自适应技术.该技术采用实测数据,提高了轧制模型输入数据的准确度.使用轧制力动态自适应计算,提高了轧制力和辊缝计算的精度,并对辊缝的设定值进行补偿.还分析了动态变规格的条件、阶段和模式.根据该技术应用前后实绩数据的对比,证明它对减少动态变规格头部超差长度、提高头部厚度控制精度效果较好,具有良好的应用前景.