熱連軋機(jī)板形板厚控制系統(tǒng)研究.pdf

1、該文在分析了熱軋帶鋼生產(chǎn)過(guò)程和目前國(guó)際和國(guó)內(nèi)板形板厚控制(AGC-ASC)方法的基礎(chǔ)上,主要針對(duì)六機(jī)架AGC-ASC系統(tǒng)時(shí)滯、非線(xiàn)性、參數(shù)時(shí)變等問(wèn)題,從智能控制的角度進(jìn)行了研究,也從可實(shí)現(xiàn)角度進(jìn)行了實(shí)際設(shè)計(jì).在研究實(shí)際設(shè)備的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)可以應(yīng)用在出口只有一個(gè)凸度儀的六機(jī)架熱連軋機(jī)上的凸度控制系統(tǒng),即基于凸度模型在線(xiàn)學(xué)習(xí)的凸度控制調(diào)節(jié)系統(tǒng).針對(duì)AGC-ASC中的變參數(shù)、滯后、大慣性及非線(xiàn)性、多變量耦合問(wèn)題,研究設(shè)計(jì)了基于模糊PID和自適應(yīng)

2、集中延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案:采用自適應(yīng)集中延時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)和延遲時(shí)間T<,d>,在線(xiàn)獲得對(duì)象模型及無(wú)滯后輸出Y(k+T<,d>).通過(guò)在FIR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)函數(shù)中增加遺忘因子,提出一種新的在線(xiàn)學(xué)習(xí)算法.首次將FIR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用大于時(shí)間滯后的多機(jī)架熱連軋機(jī)模型辨識(shí),根據(jù)六機(jī)架熱連軋機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用FIR網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了模型辨識(shí),驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)的在線(xiàn)模型辨識(shí)能力.首次把逆控制理論用于熱連軋機(jī)AGC-ASC中,針對(duì)熱軋機(jī)AGC-ASC的增量模型設(shè)計(jì)了線(xiàn)