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《北京理工大学》 2016年
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中厚板轧制生产线跟踪系统设计

李威  
【摘要】:钢铁工业是每一个国家实现经济发展必不可少的重要产业,其中中厚板生产在钢铁工业里拥有举足轻重的地位。为了提高中厚板轧制生产线的自动化程度,实现轧机辊缝控制以及轧制生产线跟踪显得尤为重要。本文将从这两个方面来展开研究。中厚板轧机的辊缝控制与厚度质量息息相关。针对轧制生产线的辊缝控制,本文重点研究了对轧机辊缝值的预测。首先介绍了AGC系统基本原理,得出了影响辊缝的物理模型。然后介绍了支持向量机(SVM)算法、遗传算法的基本原理,编写了基于遗传算法的SVM参数寻优程序,并实现了SVM算法在辊缝预测的仿真。轧线跟踪是轧制生产过程自动化的前提和基础。本文将轧线跟踪分为三个部分:钢坯微跟踪,钢坯过程宏跟踪以及轧线信息跟踪。微跟踪提供钢坯精确位置坐标,宏跟踪提供钢坯的工艺状态和位置,结合轧线的信息跟踪从而实现整个轧线的跟踪。针对轧线跟踪,本文首先介绍中厚板轧制生产线状况并且研究了需要跟踪的主要内容,继而设计了跟踪系统的实现方案,具体包括:跟踪功能区的划分、跟踪数据的数据结构设计、轧线跟踪的实现方式以及系统通讯方式,然后设计了轧线跟踪系统的硬件结构并且介绍了轧线跟踪系统软件编程方法,最终完成了中厚板轧线跟踪系统的开发。
【关键词】:中厚板 AGC 辊缝预测 轧制过程自动化 轧线跟踪
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG334.9
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-13
  • 1.1 国内外中厚板生产概述9-11
  • 1.1.1 国外中厚板生产发展情况9-10
  • 1.1.2 国内中厚板生产发展情况10-11
  • 1.2 中厚板AGC技术发展11
  • 1.3 中厚板轧制生产线跟踪系统概述11-12
  • 1.4 论文研究的主要内容12-13
  • 第2章 AGC系统基本原理13-23
  • 2.1 自动厚度控制系统13-17
  • 2.1.1 中厚板轧制压力模型13-17
  • 2.2 中厚板轧机弹跳方程和塑性方程17-21
  • 2.3 影响中厚板厚度控制的原因21-22
  • 2.4 本章小结22-23
  • 第3章 基于支持向量机算法的辊缝预测23-39
  • 3.1 支持向量机回归理论23-27
  • 3.1.1 支持向量机线性回归23-25
  • 3.1.2 支持向量机非线性回归25-27
  • 3.2 序列最小优化算法27-29
  • 3.3 基于遗传算法的SVM参数选择29-32
  • 3.3.1 参数选取分析29-30
  • 3.3.2 遗传算法参数寻优30-32
  • 3.4 基于支持向量机算法的辊缝预测仿真32-37
  • 3.4.1 AGC辊缝预测算法流程分析32-34
  • 3.4.2 仿真结果以及分析34-37
  • 3.5 本章小结37-39
  • 第4章 中厚板轧线跟踪系统设计39-59
  • 4.1 中厚板轧制生产线综述39-41
  • 4.2 轧线跟踪系统总体设计思路41-42
  • 4.3 轧线跟踪主要内容42
  • 4.4 轧线跟踪系统的设计42-56
  • 4.4.1 轧线跟踪的要求43
  • 4.4.2 轧线跟踪功能区的划分43-44
  • 4.4.3 轧线跟踪数据的数据结构设计44-47
  • 4.4.4 轧线跟踪的设计47-56
  • 4.5 轧线跟踪系统通讯方式56-58
  • 4.5.1 系统通讯结构和配置56-57
  • 4.5.2 通讯接口57-58
  • 4.6 本章小结58-59
  • 第5章 中厚板轧线跟踪系统开发59-67
  • 5.1 轧制生产线设备现状和系统设计目标59-60
  • 5.2 轧线跟踪系统的硬件选择与设计60-63
  • 5.3 轧线跟踪系统软件设计63-64
  • 5.4 轧线跟踪系统界面开发64-65
  • 5.5 本章小结65-67
  • 第6章 总结与展望67-69
  • 参考文献69-73
  • 致谢73-75
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单75

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