收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

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


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20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
3 钟春生,庞玉华,毛小春;板形检测方法研究趋向浅析[J];重型机械;1998年06期
4 钟春生,岳利明,任明孝;新的板形检测方法及其装置[J];钢铁;1995年01期
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
8 陈军;;冷轧目标板形设定技术的研究与应用[J];世界钢铁;2013年03期
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
11 庞玉华,钟春生,王经涛,罗子健;浅谈板形仪的研究动向[J];钢铁研究;2000年05期
12 白振华;韩林芳;马续创;李经洲;李秀军;;虚拟板形仪的设计及相应板形闭环控制系统的开发[J];钢铁;2012年11期
13 邵健;何安瑞;周明伟;孙文权;李建华;刘建华;;热轧带钢生产线板形质量异议分析与对策[J];轧钢;2013年03期
14 姚小兰,张祖禹,朱金富;一种板形预报和控制方法的应用研究[J];北京理工大学学报;2001年06期
15 张小平;张少琴;何宗霖;张进之;;张力对板形影响的实验研究[J];太原科技大学学报;2009年04期
16 王鹏飞;张殿华;刘佳伟;王军生;俞小峰;;冷轧板形目标曲线设定模型的研究与应用[J];钢铁;2010年04期
17 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
18 何汝迎;顾廷权;刘云峰;;冷轧薄带钢边部板形自动控制技术[J];轧钢;2012年05期
19 王向丽;李谋渭;张少军;;分段辊测张式板形仪性能及发展趋势研究[J];冶金自动化;2008年03期
20 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
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
2 刘宏民;彭艳;于丙强;杨利坡;;整辊智能型冷轧板形仪及其工业应用[A];2010钢材质量控制技术、形状、尺寸精度、表面质量控制与改善学术研讨会文集[C];2010年
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
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
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978