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《燕山大学》 2006年
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高精度宽带钢冷轧机板形模糊神经控制的研究

贾春玉  
【摘要】:本文以人工智能理论为基础,选择具有理论和工程实际意义的高精度宽带钢冷轧机板形智能控制为研究课题,进行了深入的理论研究、仿真研究和工业实验研究,取得了新的研究成果。 板形模式识别是板形控制的关键。针对板形模式识别的传统识别方法、模糊识别方法和神经网络识别方法等各自存在的问题,首次建立了以勒让德正交多项式为基模式、以模糊逻辑专家经验知识为支撑、基于遗传-BP算法混合优化、只用3个输入信号、3个输出信号的板形模式识别模糊神经网络模型。该模型不仅网络内部各层节点的物理意义明确,而且自适应能力和抗干扰能力强、识别速度快、精度高,可以满足带钢冷轧机高精度板形控制的要求,为板形模式识别提供了简便实用的新方法。 液压弯辊是板形控制系统最基本的环节,它的动态特性和稳态性能对于整个板形控制系统的性能起着至关重要的作用。针对液压弯辊板形控制系统,建立了电液伺服压力(油压)控制系统的数学模型,制定了一种遗传单神经元自适应模糊控制策略并应用于带钢板形控制中,以提高带钢的成材率,充分发挥液压弯辊力对板形的调整作用,改善轧机系统的动态特性。探索了一种非解析原理的弯辊板形自动控制建模方法,解决了系统建模带来的诸多困难。 板形预报模型是板形控制系统设计的重要基础,无论是板形控制系统中的调节机构控制特性分析,还是在线实时控制,都需要精确的板形预报模型。快速精确的板形预报模型必将提高板形控制系统的控制精度。传统的机理模型通过研究轧制金属内部三维塑性变形和轧辊的弹性变形,建立板形预报模型。由于受到金属本性、轧制条件、轧制设备等多方面因素的制约,同时板形控制系统是一个多变量、非线性、强耦合和纯滞后的控制系统,很难建立其精确的数学模型,因此机理模型难于用在板形在线预报中。为了提升板形预报模型的快速性和准确性,本文以生产实测数据为基础,建立了模糊神经组合式板形在线预报模型。将Elman动态递归神经网络及模糊控制技术引入到了板形预报中,它克服了机理模型中的反复迭代、计算时间长、无法考虑在线动态扰动及多层前馈神经网络存在的易将动态建模变成静态建模问题的缺点,探索了一种非解析原理的板形建模方法,解决了复杂系统建模带来
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TG333

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 康兴光;;自动化技术在轧钢产线上的应用[J];黑龙江科技信息;2013年17期
2 贾春玉;单修迎;刘宏民;邱格君;;模糊神经板形控制模型在冷轧带钢生产中的应用[J];冶金设备;2008年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 梁勋国;六辊冷连轧机板形控制模型优化的研究[D];东北大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 崔艳超;液压弯辊板形智能控制方法研究[D];燕山大学;2011年
2 张少宇;基于改进LS-SVR的冷带轧机板形智能控制研究[D];燕山大学;2012年
3 王海勇;铝板带热精轧横向厚度分布神经网络建模与板形控制[D];中南大学;2012年
4 赵文保;基于改进云网络的板形识别与控制研究[D];燕山大学;2012年
5 郭丽鹏;基于CMAC神经网络的冷轧机板形预测模型的研究[D];燕山大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 徐红;基于遗传算法的人工神经网络优化设计[J];燕山大学学报;2004年04期
10 贾春玉,刘宏民,邱格君;神经模糊组合预报冷连轧机轧制力[J];燕山大学学报;2005年03期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 彭艳;基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[D];燕山大学;2000年
2 张秀玲;冷带轧机板形智能识别与智能控制研究[D];燕山大学;2003年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 宋波,何静莲;切分轧制变形的实验研究[J];鞍钢技术;2000年04期
3 安振刚,李谋渭,尹显东,于宁,唐伟;遗传神经网络在平整轧制力预报中的应用[J];鞍钢技术;2001年06期
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5 马超;张国强;赵德华;何天庆;商融;;弯辊对带钢板形影响的模拟研究[J];鞍钢技术;2009年05期
6 李志锋;田兆海;刘洋;曹忠华;王军生;;冷轧板形控制HMI的设计实现[J];鞍钢技术;2010年05期
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10 路子贇;一种CMAC神经网络的直接地址映射[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李俊丽;张光辉;祝晓红;;新型智能变增益单神经元PID控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 胡玉娥;丁淑萍;;基于改进BP算法的非线性广义预测控制器[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
3 孟凡华;吴学礼;杜太行;;一种新型联想记忆神经网络在非线性系统辨识中的研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
4 张尚盈;;双闭环控制工作辊弯辊系统[A];全国冶金自动化信息网2012年年会论文集[C];2012年
5 李华;陈燕才;李良洪;李恒山;;模糊控制在二十辊轧机板形控制上的应用[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
6 林艺玲;白如梦;傅贤栋;;基于ICE的过程计算机网络通信状态监测[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
7 陈玉强;刘志刚;杨铁军;肖友洪;;柴油机振动液压伺服主动控制[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
8 胡建平;黄幼知;刘宏民;彭艳;;万能冷轧宽带钢平直度分析及控制系统[A];重庆金属学会钢铁年会学术论文专辑[C];2002年
9 徐林;张宇献;王建辉;顾树生;;基于多值编码GA-BP混合算法的板形板厚综合预测控制[A];2005年全国自动化新技术学术交流会论文集[C];2005年
10 刘智;高诚辉;王伟;;神经网络在CVC六辊轧机板形控制中的应用[A];福建省科协第四届学术年会提升福建制造业竞争力的战略思考专题学术年会论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
2 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
3 吕宁;基于数据驱动的故障诊断模型及算法研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
4 王晓东;双机架紧凑式炉卷轧机模型自适应优化控制[D];昆明理工大学;2008年
5 陈亮维;大变形叠轧制备超细晶铜材织构组织演变规律研究[D];昆明理工大学;2009年
6 栾小丽;基于神经网络的复杂非线性系统鲁棒控制与滤波研究[D];江南大学;2010年
7 唐诗颖;基于LCL滤波器的单相并联有源滤波器控制技术研究[D];华中科技大学;2011年
8 陈文清;基于免疫机理的水泥生产工艺故障智能诊断方法研究[D];华中科技大学;2011年
9 唐朝贤;生物质发电项目投资风险分析与决策研究[D];中南大学;2011年
10 陈爱武;小型车载稳定平台控制方法研究[D];中国矿业大学(北京);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
2 雷明杰;神经网络和遗传算法在中厚板轧机中的应用研究[D];郑州大学;2010年
3 张学志;轧钢生产过程产品质量模糊模型建模方法研究[D];郑州大学;2010年
4 吴浩亮;4200轧机轧制宽度控制建模及机构动力学研究[D];郑州大学;2010年
5 李长鹏;基于CSTR温度系统的模糊神经网络预测控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 吕龙;永磁同步电机伺服控制系统的研究与设计[D];大连理工大学;2010年
7 吕晓;基于模糊神经网络的双电机调速实验系统研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
8 高家意;振动轧制机理及其应用技术的研究[D];天津理工大学;2010年
9 丁晶晶;基于GPRS的集中供热网络控制的研究与实现[D];沈阳理工大学;2010年
10 张文锋;回转干燥窑的建模与智能控制[D];湖南工业大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王国栋;;HC轧机——板形技术讲座之五[J];鞍钢技术;1982年09期
2 于凤仁;;六辊轧机结构型式的新发展[J];鞍钢技术;1991年02期
3 翟博;孙荣生;孙建林;;板形控制技术在鞍钢冷连轧机组的应用[J];鞍钢技术;2009年01期
4 王军;模糊逻辑在冷轧板形控制中的应用[J];宝钢技术;2002年06期
5 徐宗本;樊忠泽;;基于云神经网络的空间推进系统故障检测与诊断[J];兵工学报;2009年06期
6 杨波;王俊奎;;无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制[J];北京航空航天大学学报;2009年11期
7 茹铮,潘显华,董德元,乔端;沿板宽方向轧制压力分布规律的实验测定[J];北京钢铁学院学报;1983年02期
8 陈先霖;新一代高技术宽带钢轧机的板形控制[J];北京科技大学学报;1997年S1期
9 吴刚,孙一康;多变量模糊预测控制在板形板厚综合系统中的应用[J];北京科技大学学报;1999年04期
10 顾云舟,张杰,张清东,杨荃;冷连轧机组弯辊力自动设定的实现[J];北京科技大学学报;2000年02期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 彭艳;刘宏民;;基于机理模型的HC冷轧机板形预设定控制模型的工业应用[A];2001中国钢铁年会论文集(下卷)[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭艳;基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[D];燕山大学;2000年
2 戚向东;宝钢新建板带轧机轧制规程及机型选择的研究[D];燕山大学;2002年
3 张秀玲;冷带轧机板形智能识别与智能控制研究[D];燕山大学;2003年
4 苏成利;非线性模型预测控制的若干问题研究[D];浙江大学;2006年
5 吴春国;广义染色体遗传算法与迭代式最小二乘支持向量机回归算法研究[D];吉林大学;2006年
6 时旭;薄带钢冷轧过程的弹塑性有限元模拟[D];东北大学;2005年
7 陶少辉;最小二乘支持向量机的改进及其在化学化工中的应用[D];浙江大学;2006年
8 包哲静;支持向量机在智能建模和模型预测控制中的应用[D];浙江大学;2007年
9 何海涛;宽带钢冷轧机板形在线控制智能模型的研究与应用[D];燕山大学;2005年
10 郭新辰;最小二乘支持向量机算法及应用研究[D];吉林大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵子豪;基于遗传算法-BP神经网络方法对疲劳短裂纹演化规律的分析[D];大连理工大学;2011年
2 张朝锋;基于局部一维隐式法铝板带热轧工作辊热辊型快速预测研究[D];中南大学;2011年
3 许东杰;冷轧带钢平直度智能识别与预报模型研究[D];燕山大学;2011年
4 刘俊;弯辊液压系统动静态特性的研究和仿真[D];重庆大学;2004年
5 石晓玉;液压弯辊板形控制的分析与建模[D];重庆大学;2004年
6 田文波;液压弯辊控制系统的仿真与优化[D];重庆大学;2005年
7 张立昌;板带热轧轧制过程分析软件开发[D];燕山大学;2006年
8 单修迎;四辊冷轧机板形神经模糊控制研究[D];燕山大学;2007年
9 任祖华;倒立摆系统的智能控制研究[D];华中科技大学;2006年
10 王飞;液压弯辊系统综合动态特性研究[D];武汉科技大学;2008年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 崔席勇;梁勋国;岳洪亮;袁超;何立;;冷轧板形反馈控制系统的软件开发[J];钢铁技术;2013年01期
2 梁勋国;;六辊冷连轧机弯辊力设定模型[J];钢铁;2014年10期
3 亓爱涛;;莱钢1500mm冷轧机组板形控制的应用[J];河南科技;2013年18期
4 黄江平;林文钊;吴昊;朱志高;;基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制[J];有色冶金设计与研究;2011年Z1期
5 张秀玲;逄宗鹏;李少清;张少宇;;ANFIS的板形控制动态影响矩阵方法[J];智能系统学报;2010年04期
6 崔席勇;张亮;童建林;梁勋国;;模糊控制算法在冷轧板形反馈控制中的应用[J];冶金自动化;2014年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 崔席勇;梁勋国;岳洪亮;袁超;何立;;冷轧板形反馈控制系统的软件开发[A];全国冶金自动化信息网2013年会论文集[C];2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 赵娜;基于粗糙集的CMAC神经网络板形控制模型的研究[D];燕山大学;2010年
2 逄宗鹏;基于人工智能的冷带轧机板形模式识别与控制[D];燕山大学;2010年
3 章彩云;基于加权海明距离差的板形模式识别方法及其工程应用研究[D];中南大学;2010年
4 王超;1450HC轧机极限参数调控设计[D];燕山大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨觉先,鹿守理,刘莲英,蒋逸凡,王秀美;工字钢CARD数模精度与系统功能的改善[J];北京科技大学学报;1992年04期
2 张云鹏,王长松,张清东;基于效应函数的冷轧机板形闭环控制策略[J];北京科技大学学报;1999年02期
3 张清东,黄纶伟,周晓敏;宽带钢轧机板形控制技术比较研究[J];北京科技大学学报;2000年02期
4 周晓敏,张清东,王长松,陈守群,何汝迎,许健勇;基于BP神经网络的CVC冷连轧机板形预测控制模型[J];北京科技大学学报;2000年04期
5 王粉花,孙一康,陈占英;基于模糊神经网络的板形板厚综合控制系统[J];北京科技大学学报;2003年02期
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8 张敏,赵金城;全局优化神经网络拓扑结构及权值的遗传算法[J];大连大学学报;1999年06期
9 周旭东,王国栋;CMAC神经网络的概念映射算法[J];东北大学学报;1996年06期
10 周旭东,王国栋;工作辊分段冷却小脑模型模糊控制[J];东北大学学报;1997年01期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 彭艳;基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[D];燕山大学;2000年
2 张秀玲;冷带轧机板形智能识别与智能控制研究[D];燕山大学;2003年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杜忠泽,张郑,罗子健,庞玉华;一种新的板形预测模型[J];冶金设备;2001年06期
2 熊俊伟;徐光;赵嘉蓉;张云祥;成小军;;热轧板卷板形质量分析方法[J];武汉科技大学学报(自然科学版);2006年06期
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5 贾春玉,尚志东;冷轧板形目标曲线的补偿设定[J];钢铁研究学报;2000年04期
6 赵启林;王军生;王国栋;;一种板形检测值处理方法的开发及应用[J];材料与冶金学报;2009年04期
7 刘佳伟;张殿华;王鹏飞;王军生;;板形测量辊输出信号处理方法的研究与应用[J];钢铁研究学报;2010年02期
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9 段大勇;汤芳大;华仲新;;分片式张力分段检测板形仪的研究[J];重型机械;1984年01期
10 龚喜根;;铝带轧制中的板形测量和控制[J];上海金属.有色分册;1986年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘建;王益群;王丹;胡晓军;;冷轧板形测控系统基础实验研究[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年
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3 崔席勇;梁勋国;岳洪亮;袁超;何立;;冷轧板形反馈控制系统的软件开发[A];全国冶金自动化信息网2013年会论文集[C];2013年
4 邢福吉;刘世宇;;铝板带箔板形检测及判断方法[A];2010'全国铝板带箔技术交流会论文集[C];2010年
5 何炳林;龙建军;司振军;吴百海;;热轧带钢板形质量可视化研究[A];机床与液压学术研讨会论文集[C];2004年
6 何炳林;龙建军;司振军;吴百海;;热轧带钢板形质量可视化研究[A];第三届全国流体传动及控制工程学术会议论文集(第二卷)[C];2004年
7 王安苏;许瑞璋;周一中;谢懋亮;崔桦;万建发;;高强度钢板提升板形质量与降低成本的探寻[A];2009年全国热轧板带生产技术交流会论文集[C];2009年
8 周国平;谷田;于世川;杨青;;唐钢1700冷连轧板形目标曲线的研究与应用[A];第十四届中国科协年会第8分会场:钢材深加工研讨会论文集[C];2012年
9 周国平;谷田;于世川;杨青;;唐钢1700冷连轧板形目标曲线的研究与应用[A];2012年全国轧钢生产技术会论文集(上)[C];2012年
10 王东升;吴建峰;刘献东;;宝钢1580热轧板形动态控制模型优化[A];2001中国钢铁年会论文集(下卷)[C];2001年
中国重要报纸全文数据库 前6条
1 王国栋;协同创新结硕果 板形技术大突破[N];中国冶金报;2012年
2 邵健 何安瑞 周明伟 成小军;预警+控制 减少板形质量异议[N];中国冶金报;2014年
3 王东城 王鹏飞 于华鑫;冷轧带材板形检测与控制技术[N];世界金属导报;2014年
4 记者 宋家辰 刘敬元 通讯员 曹洪儒;鞍钢:打破国外冷轧板形控制系统技术垄断[N];中国冶金报;2012年
5 陈涛;中铝河南铝表彰技术创新优秀项目[N];中国有色金属报;2012年
6 何安瑞;“全身调理”让高品质钢更有“形”[N];中国冶金报;2013年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨铁林;高精度气动板形仪基础技术的研究[D];燕山大学;2002年
2 刘建;气动板形仪测控系统实验研究及板形理论建模仿真[D];燕山大学;2008年
3 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年
4 于丙强;整辊智能型冷轧带钢板形仪研制及工业应用[D];燕山大学;2010年
5 贾春玉;高精度宽带钢冷轧机板形模糊神经控制的研究[D];燕山大学;2006年
6 张秀玲;冷带轧机板形智能识别与智能控制研究[D];燕山大学;2003年
7 何海涛;宽带钢冷轧机板形在线控制智能模型的研究与应用[D];燕山大学;2005年
8 赵永磊;面向冷轧机的板形预测模型与广义预测控制算法研究[D];燕山大学;2010年
9 彭艳;基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[D];燕山大学;2000年
10 申志强;基于图像处理的冷轧薄板板形识别[D];重庆大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 党凯;气动板形仪动态标定及板形控制性能研究[D];燕山大学;2008年
2 张雪伟;基于智能方法的板形识别与控制[D];济南大学;2010年
3 谢云鹏;板形检测与板形控制研究[D];西安理工大学;2002年
4 李立丰;准工业化气动板形检测仪的开发研究[D];燕山大学;2007年
5 胡晓明;准工业化气动板形检测仪的开发研究[D];燕山大学;2005年
6 王柱;板形智能控制策略的研究[D];东北大学;2005年
7 李斌;基于模糊控制的铝冷轧板形控制策略研究[D];中南大学;2008年
8 周会锋;板形识别·预测和控制仿真的智能方法研究[D];燕山大学;2005年
9 章彩云;基于加权海明距离差的板形模式识别方法及其工程应用研究[D];中南大学;2010年
10 陈亮;冷连轧板形自适应控制系统的研究[D];东北大学;2011年
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