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《燕山大学》 2011年
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基于时间序列分析算法的轧制力预测研究

梁兴  
【摘要】:随着现代化工业的迅速发展,对板带钢材的需求也不断增加。我国生产的板带钢材远远不能满足自身发展的需求。制约板带钢材生产的主要原因之一是板形质量问题。本文在现有文献的基础之上,选取轧制力为轧机设备关键参数,并建立轧制力预测模型,对轧制力进行预测研究。 带钢在轧制过程中,轧制压力波动时,弯辊力必须跟随轧制压力的变化而变化,消除由于轧制力波动产生的影响。提前预测出轧制力的变化趋势和规律,并以此作为液压弯辊力的调整依据。因此,建立高精度轧制力预测模型至关重要。 应用时间序列分析法对轧制力建立ARMA模型,在此基础上进行预测和分析。本文提出了一种新的建模策略,总结了整体建模流程。对于模型参数的估计,先采用长自回归模型法对模型参数进行初估计,再采用非线性最小二乘法进行精估计。采取多种适用性检验准则相结合的方式来确定模型的具体阶数,提高建模的准确性和适用性。最后研究了最佳预测原理与计算,主要采用一步预测法对轧制力进行预测。时间序列分析法给轧制力预测提供一条新的解决思路。 采用某钢厂SP1580轧机实际生产数据,利用MATLAB对采集的数据进行仿真实验,仿真结果表明轧制力的预测值与实测值基本吻合,短期预测效果很好,预测精度很高,误差基本可以控制在允许的范围内,可以满足板形控制系统对轧制力预测精度的要求。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TG331;O211.61

【参考文献】
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