效应函数在冷轧机板形控制中的应用

板形控制中引入效应函数有助于更充分地发挥轧机的板形控制能力, 改善带钢的板形质量。本文建立了基于效应函数的冷轧机板形控制模型, 并根据应用场合的不同, 着重探讨了其实现具体应用的可能方式。     

板形控制的基本原理

介绍瑞典ＡＢＢ公司ＭＰ２００ＦＣ板形测量控制基本原理,结合对意大利ＭＩＮＯ１４００冷轧机组技术改造的实践,指出如何正确使用板形仪。     

小波神经网络在冷连轧板形控制中的应用

由于受轧机自身特性变化等复杂因素影响,调控机构的影响系数不适合用恒定的常量来描述.将小波神经网络应用到影响系数的自学习过程,对预设定的影响系数值进行在线修正.介绍了冷连轧板形调控机构影响系数自学习的神经网络结构设计,结合目标能量函数的最小化,对影响系数自学习算法进行分析.结合生产现场的实际板形数据,采用Visual C++/MATLAB对控制算法的作用效果进行仿真.仿真结果表明,自学习算法对板形控制起到了预想的效果,具备现场在线运行的可行性.     

神经网络在板形检测中的应用

板形检测信息的模式分解是板形控制过程中的技术难点,该文提出的一种新的神经网络模式识别方法却可以解决这个难题。该识别方法的优点是：在ＡＲＴ网络的特征表示场中采用了具有正反馈和非线性变换的结构,能够有效地抑制板形检测数据中的干扰影响,提高了模式识别系统的抗干扰能力;在类别场中抛弃了传统的竞争学习机制,新的学习机制可以迅速分解板形模式;按照轧机执行机构板形控制的能力设置标准板形模式,可以对任意复杂形式的板形缺陷进行控制。用这种识别方法对实测板形进行了模式分解,识别结果完全正确,充分说明ＡＲＴ神经网络识别方法是一种理想的板形模式识别方法。     

基于Hopfield神经网络的板形预测控制模型

将Hopfield神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于带钢板形自动控制,建立了基于Hopfield神经网络的板形的模型算法预测控制系统数学模型。模型经仿真验证表明能较好地跟踪目标值,并具有较强的抗干扰能力。     

HC冷轧机的板形控制实践

介绍了ＨＣ冷轧机板形控制系统、控制模型的建立及板形的控制和调节。武钢冷轧薄板厂通过在板形识别、信号处理、板形评价及控制策略等方面开展工作,最终形成了板形控制目标曲线,基本实现了板形闭环控制,使板形质量达到了较先进的水平。     

我厂冷轧机及板厚,板形的控制原理和调整方法

1 前言现代化冷轧机的自动化水平,主要表现在电子计算机和液压技术两方面。我厂引进意大利New Hunter Engineering的四重不可逆冷轧机,设备的多数动作是由液压元件和计算机来完成的,如冷轧机的液压压下系统、弯辊控制系统和换辊控制系统等。整机全部采用电子计算机自动控制,装有辊缝控制AGC系统、张力AGC系统和板形控制系统。     

板形检测与板形控制方法

本文对国内外现有的板形检测方法和控制系统进行了介绍 ,并从检测辊结构、检测元件、信号采集与传输以及供电方法等几个方面对接触式板形检测方法进行了详细阐述 ;另外 ,在板形控制方面 ,文章主要从自动控制的角度对板形函数、控制方法、控制模型及调控功效进行了分析     

神经网络与有限元结合在轧机板形预报中的应用研究

通过有限元仿真分析,较准确的模拟了带钢轧制过程,获取对轧机板形影响较大的参数值,并将其结果作为训练样本对神经网络进行训练,建立了较为理想的基于神经网络的板形预测模型,实现了轧制过程中的板形参数的预报。仿真结果表明该神经网络与有限元结合的板形预测模型可获得良好的预测精度,弥补了传统板形预测模型的预测精度不能满足板形在线控制要求的缺陷。     

冷轧机板形控制系统的升级改造

为了提高1 500 mm冷轧机的产能和改善产品的板形质量,对东北轻合金有限责任公司1 500 mm冷轧机板形控制系统进行了升级改造,改善了产品的板形,提高了设备的产能。同时为了在今后的生产过程中该系统能够良好运行,避免发生故障,结合以往的同类设备使用中总结的经验,提出了在板形改造系统中应注意的问题及采取的措施。     

冷连轧机板形控制原理的研究

国内引进的两套不同冷连轧机的自动板形控制系统分为预设定、轧制力前馈控制和板形的闭环反馈控制三个部分,分析了这两套板形控制系统所采用的主要控制模型和控制原理,对我国自主开发先进的自动板形控制系统具有现实的意义。     

BP神经网络在轧机厚度控制AGC-PID系统的应用

针对采用传统的PID控制系统,在轧制升速降时,带钢厚度变化的问题,采用BP神经网络技术和传统的PID技术相结合,通过神经网络来控制PID系统的参数,从而达到对带钢厚度的控制,取得了良好的效果。     

四辊平整机板形前馈模型的研究与应用

以某冷轧平整机为研究对象,在对其轧制过程进行分析的基础上,开发出一种板形前馈模型,即以轧制力变化为依据,根据其变化量编制模型,嵌入至PLC程序中,从而达到随着轧制力变化,弯辊力自动变化的目的,进而对控制板形起到积极的作用。实践表明,前馈功能能够有效避免由于轧制力的剧烈变化而出现的板形不良。     

高精度四辊可逆冷轧机组的自动控制

用于生产铜带材的高精度四辊可逆冷轧机组，采用了上位机监控系统、PLC控制系统、全数字直流传动系统、AGC控制系统，具有连续性、灵活性、易维护等特点。     

轧钢机力能参数神经网络预测

在分析轧机轧制过程中的力能参数的基础上 ,测量并计算了 50 0 mm轧机的轧制力。探讨了用神经网络模型确定轧制力的方法 ,预测了轧制力 ,并将三种方法得到的轧制力进行了比较。结果表明用神经网络模型预测的轧制力误差远小于基于传统数学模型计算的轧制力误差 ,它能较好他反映实际轧制过程的特征。     

冷轧机板形辊包角计算方法

接触式板形辊是目前冷轧生产线中常用的板形测量仪器。分析了冷轧生产线中影响板形辊包角的几个重要因素,针对冷轧生产线的要求和特点,给出了符合实际生产要求的高精度的冷轧机板形辊包角计算方法。实践表明,该方法精度高、实时性好、投资少、适用性强。     

基于神经网络集成学习的冷连轧板形预测

为了实现对冷连轧带钢出口板形的预测,基于粒子群算法对小波神经网络进行了优化,将优化后的网络作为基学习器,并通过bagging算法构建集成学习预测模型,进行冷连轧带钢板形的预测.以某1 450 mm冷连轧生产线数据作为样本,比较了该模型与未经优化的小波神经网络和单个学习器的预测效果.结果表明,集成学习模型预测的带钢出口板...     

宽带钢冷轧机板形自动控制系统模型

深入研究了冷轧板形自动控制系统模型的结构及特点,为板形自动控制技术的发展创新提供了基础。     

分散式网络控制系统在1450mm冷轧机上的应用

主要介绍了１４５０ｍ ｍ 冷轧机自动控制系统的网络构成及分散式控制技术的应用