基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型

为了提高冷连轧机轧制力预报精度，提出一种解析数学模型结合神经网络校正模型的计算方法，建立冷连轧机轧制力预报模型。采用径向基函数的局部映射和全局线性映射相结合的神经网络校正模型求解带钢变形抗力和轧制变形区的摩擦因数；并采用轧制变形区离散化方法分析轧制变形区内张力、摩擦力及金属变形抗力等在带钢轧制方向上的分布规律，从而建立轧制力在线计算数学模型。现场实测数据离线仿真结果表明，采用此基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型预测轧制力，其预测误差小于8．9％，此模型能用于指导生产实践。     

冷连轧机轧制力在线计算模型

通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型. 经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度.     

神经模糊组合预报冷连轧机轧制力

采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是有效的,预报精度优于传统方法。预报结果的相对误差限制在±4%以内,实现了冷连轧机轧制力的高精度预报。     

SmartCrown四辊冷连轧机工作辊辊形

针对宽带钢冷连轧机首次应用的SmartCrown板形控制新技术,通过对SmartCrown辊形的函数结构和特征参数进行研究,推导出了SmartCrown辊形设计式,分析了辊形特征参数对辊缝形状的影响.该研究可用于SmartCrown工作辊的磨削及板形控制.     

冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数. 本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度. 在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力. 在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数. 实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.     

基于新型模糊CMAC神经网络的Agent外贸协商模型

文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿真试验也证明了其评价的正确性。     

冷连轧机厚度和张力系统的智能解耦控制

现代冷连轧机组中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合、不确定等特点.以某厂1700mm冷轧机组为背景,以现场数据为核心,建立了厚度和张力耦合系统数学模型.针对系统模型的参数扰动以及外部扰动等不确定性,提出了基于准对角递归神经网络多变量PID控制策略,该策略具有较强的表达和处理瞬态信息的能力,实现了厚度和张力系统的解耦控制.仿真结果验证了本算法的有效性,其解耦响应速度和抗干扰能力明显优于传统解耦控制效果,适合解决非线性系统的动态问题.     

宽带钢冷连轧机综合耦合模型的分步解耦设计

对影响板形、板厚和张力的各种轧制因素进行了系统的理论分析,建立了冷连轧机综合耦合模型.针对耦合模型的特点提出分步解耦设计策略,相对于常规解耦设计可明显简化解耦过程,并给出各解耦环节的简化方案以利于实际工程应用.基于某1250mm八辊五机架冷连轧机第1机架的实际参数,采用Matlab/Simulink工具对简化后的分步解耦系统进行分析,仿真结果表明其可有效消除轧制过程中板形、板厚和张力控制之间的耦合影响关系.     

冷连轧机动态变规格机架速度控制策略及规律

针对冷连轧机动态变规格特性,提出了以变规格前的带钢张力设定值为控制目标的变规格机架速度控制策略. 通过建立张力作用下带钢弹性变形的数学解析模型,推导计算了单步小压下变规格时变规格机架的速度控制规律,并根据流量相等原则对变规格后的冷连轧机前面机架进行速度设定. 当变规格前后带钢的几何尺寸或材料特性差异较大时,提出利用楔形段方式完成动态变规格,采用上述张力控制目标策略推导计算了楔形段动态变规格方式每个中间厚度的轧制速度和辊缝设定值控制规律. 本策略可将变规格造成的厚度偏差控制在变规格机架之间,同时避免了变规格机架与其他机架轧制因素通过张力的耦合,使轧制过程的动态变规格控制易于实现.     

用FCGA优化的四辊冷轧机恒张力模糊控制系统的设计

为了保证冷轧机轧制中带钢恒张力这一特点，设计了四辊冷轧机恒张力模糊控制系统。该系统含有电压、电流和速度三个内环，最外环为张力环；电压环和电流环采用一维模糊控制器控制，速度环和张力环采用二维模糊控制器控制。为了加强模糊控制的自适应性，采用了一种模糊控制的遗传算法将外张力模糊控制器的隶属参数进行优化。理论分析和仿真结果都表明该系统对带钢恒张力控制具有很强的鲁棒性和实时性，即使在变工况下（大范围变负荷下）也保持了良好的控制性能。