冷連軋機板形智能控制系統(tǒng)的研究.pdf

1、板形是板帶材重要的質(zhì)量指標之一，板形控制技術是現(xiàn)代高精度板形軋機的關鍵技術。板形識別與板形控制技術的智能化實現(xiàn)是現(xiàn)代板帶軋機控制中的前沿性研究課題。本文以冷連軋機板形智能控制系統(tǒng)為研究對象，對板形模式識別、執(zhí)行機構(gòu)控制策略及板形綜合控制系統(tǒng)進行了理論研究和仿真分析。
　　 板形模式識別是板形控制的關鍵。針對板形模式識別的傳統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡識別方法各自存在的問題，設計了基于二進制編碼和實數(shù)編碼相結(jié)合的GA-BP網(wǎng)絡，并利用該網(wǎng)絡建

2、立了板形智能識別模型。該模型只用3個輸入信號3個輸出信號，網(wǎng)絡內(nèi)部各層的物理意義明確，識別速度快，精度高，為板形模式識別提供了一種簡便實用的方法。
　　 板形執(zhí)行機構(gòu)具有菲線性、時變性、強耦合、干擾嚴重等特點，使用基于經(jīng)驗模型的經(jīng)典控制方法和現(xiàn)代控制方法很難得到較好的控制效果。針對這一問題，本文設計了基于DRNN動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡和最小方差自校正控制的內(nèi)模控制策略。這種控制策略能夠動態(tài)的辨識出系統(tǒng)的模型及逆模型，因此對系統(tǒng)模型的依賴性

3、很小，能夠有效的克服模型變化以及各種非線性因素的不利影響，充分發(fā)揮板形執(zhí)行機構(gòu)的調(diào)整作用，從而改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。
　　 以現(xiàn)場實際數(shù)據(jù)為依據(jù)，設計了板形控制器神經(jīng)網(wǎng)絡模塊和板形計算神經(jīng)網(wǎng)絡模塊，結(jié)合前面所設計的板形智能模式識別方法、板形執(zhí)行機構(gòu)智能控制策略，構(gòu)建了冷連軋機板形綜合智能控制系統(tǒng)。并經(jīng)過一定的簡化處理，在MATLAB的Simulink環(huán)境下完整搭建了板形綜合智能控制系統(tǒng)的仿真框圖，并進行了相應的仿真研究。仿真結(jié)果表