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铝热轧板凸度的在线预报模型与智能控制研究

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第一章 绪 论

1.1课题背景

1.2板形板凸度理论概述

1.2.1板凸度定义

1.2.2板凸度理论的发展

1.3国内外板形板凸度控制技术的现状与发展

1.4研究的目的和意义

1.5本文的研究内容

第二章 四辊轧机辊系弹性变形理论模型

2.1基于影响函数法的辊系弹性变形理论模型

2.1.1四辊轧机轧辊弹性变形力学模型

2.1.2轧辊弹性变形的影响函数

2.2压扁影响函数公式的不足与改进

2.2.1压扁公式的不足

2.2.2压扁公式的改进

2.3辊系弹性变形的基本方程与迭代计算

2.3.1影响函数法基本方程的矩阵表示

2.3.2迭代计算框图

2.3.3迭代计算方法

2.3.4方法验证

2.4本章小结

第三章轧辊受力分布和板凸度的影响规律分析

3.1板凸度的计算基础

3.2板宽对轧辊受力分布和板凸度的影响

3.2.1板宽对轧辊受力分布的影响

3.2.2板宽对板凸度的影响规律

3.3轧辊直径对轧辊受力和板凸度的影响

3.3.1轧辊直径对轧辊受力分布的影响

3.3.2轧辊直径对板凸度的影响规律

3.4轧辊凸度对轧辊受力和板凸度的影响

3.4.1轧辊凸度对轧辊受力的影响

3.4.2轧辊凸度对板凸度的影响规律

3.5本章小结

第四章板凸度在线预报模型

4.1热轧机板凸度在线模型

4.1.1热轧机出口板凸度在线模型

4.1.2铝热轧机板凸度在线模型的各影响系数分析

4.2板凸度在线模型的辨识

4.2.1基于Marquardt算法的非线性回归辨识

4.2.2 Marquardt算法的迭代计算

4.2.3板凸度模型的自学习

4.2.4板凸度模型的回归结果

4.3板凸度的神经网络模型

4.3.1基于BP网络的板凸度预报模型

4.3.2 BP网络学习算法—LM学习算法

4.3.3实验结果及分析

4.4本章小结

第五章板凸度控制仿真

5.1板凸度控制系统

5.2板凸度的PID控制

5.2.1 PID控制原理

5.2.2板凸度的PID控制

5.3板凸度的自适应模糊PID控制算法

5.4本章小结

第六章全文总结

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的主要研究成果

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摘要

为了获得良好的板凸度,必须综合分析各影响因素对板凸度的影响规律,给出板凸度与各影响因素之间的关系的合理结构。本文首先对现有的影响函数法迭代收敛问题进行分析并作改进,避免了计算轧辊压扁时被零除的想象。采用该改进的影响函数法,结合轧件变形抗力模型,可快速计算轧件横向的轧制压力分布、辊间压力分布及厚度分布;然后,利用辊系弹性变形模型,计算了板宽、轧制力、弯辊力、工作辊直径、支承辊直径以及轧辊凸度等不同时的轧辊受力分布和板凸度,并分析了板凸度与不同影响因素之间的关系,据此归纳出合理的在线板凸度模型结构;进一步,以上述模型结构为基础,利用实验数据进行回归拟合,得到板凸度的回归模型。考虑到建模过程的简化会导致建模误差,该模型采用指数平滑法进行自学习补偿。此外,为提高建模精度,还利用BP神经网络对实际生产数据进行学习训练,得到板凸度的BP神经网络模型。通过试验数据与预报结果对比说明,板凸度自学习回归模型的预报精度在5%以内,神经网络模型预报同卷板带板凸度的误差在2%以内,预报下一卷板带板凸度时误差在5%以内,可实现板凸度的高精度预报。最后,以现场轧机的工作辊液压弯辊为基础,研究了液压弯辊对板凸度的常规PID控制和模糊PID控制,并给出了仿真结果。

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