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《昆明理工大学》 2008年
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双机架紧凑式炉卷轧机模型自适应优化控制

王晓东  
【摘要】:双机架紧凑式炉卷轧机既具有炉卷轧机轧制工艺的特点,轧机与卷取炉卷筒及轧机之间可实现微张力控制,有利于薄规格产品的轧制;又具有连轧轧机工艺的特点,可使一块较厚的板坯经过加热、粗轧、精轧、冷却、卷取等多道紧密相连工序的连续加工,轧制成合格带钢;同时,它的粗轧、精轧在同一轧机上进行,其轧机轧制要实现粗轧和精轧的不同控制,以满足产品的质量要求;并且,采用往复式的轧制布局,较好地实现了短流程和节能的控制方式。双机架紧凑式炉卷轧机可实现多品种、多规格的产品轧制,且投资较少。然而,由于双机架紧凑式炉卷轧机的这些特殊结构,使得轧机在轧制过程中,轧制压力变化较大,将直接影响带钢厚度和板型的质量,如何解决其适合该轧机的控制模型、采用怎样的控制系统结构以及系统的优化控制,已成为影响该轧机工程应用的关键问题。因此,研究解决双机架紧凑式炉卷轧机轧制过程的优化控制,具有明显的现实意义和经济价值。 本文采用系统工程的方法分析整个轧制生产过程,建立在线模型、模型自适应学习控制方法,以及自适应学习优化方法,较好地解决了轧机控制模型、粗轧和精轧控制的模型的自适应,取得了较好的控制效果和良好的性能。 主要对以下几个方面的内容进行研究: 首先以经典轧制理论为基础,对轧制控制的基本方法—厚度控制数学模型进行详细的分析和讨论,并以此为基础,分析轧制过程控制的主要模型:轧制力学模型、流体应力模型、轧制扭矩模型和温度变化模型对厚度控制的影响因素。将模型自学习、自适应理论引入到轧机轧制模型和模型的建模过程中,提出基于最小二乘回归分析的双机架紧凑式炉卷轧机控制模型的在线模型建立以及基于指数平滑法的自学习优化控制方法。 其次,针对双机架紧凑式炉卷轧机复杂工艺的特点,轧机控制系统的控制结构采用分布式分级递阶控制,控制算法把模型计算与自学习、自适应结合起来,是典型的自适应控制系统,自学习是自适应实现的前提,自适应是自学习的目的,提出基于模型分级、分类信息库的模型自适应轧机轧制策略的优化新方法,在自学习的具体实现方式上,采用短期自学习与长期自学习相结合的方法,控制系统可以自动地优化系统的控制参数。 最后,对控制系统优化实施的操作模式进行了讨论,并在分析了现行系统的在线模拟轧制仿真的基础上,建立与生产实际相关的离线模拟轧制仿真系统,并进行了相关实验验证。 通过该模拟轧制系统,可以实现对Level_2数学模型、控制系统结构以及轧制过程的状态进行较深入研究,掌握优化控制过程和开发新钢种的具体方法,利用离线模拟轧钢,较好地解决了双机架紧凑式炉卷轧机新钢种对轧制模型中初始参数的优化。 实际应用表明,采用该研究的方法进行优化控制有较好的控制效果,增强了双机架紧凑式炉卷轧机控制系统、控制模型的实时性、适应性和一致性,提高了系统的控制水平,节约了新钢种轧制的开发时间和开发成本。对钢铁企业生产过程控制系统的优化,有较好的现实意义和推广价值。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TG334.9

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