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《冷連軋機(jī)板形智能控制策略的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、東北大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要冷連軋機(jī)板形智能控制策略的研究摘要板形足板帶材重要的質(zhì)量指標(biāo)，板形控制技術(shù)是現(xiàn)代高精度板帶軋機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)。板形識(shí)別與板形控制技術(shù)的智能化實(shí)現(xiàn)是現(xiàn)代板帶軋機(jī)控制中的世界前沿性研究課題。以帶鋼冷連軋板形智能控制策略為研究課題，對(duì)板形模式識(shí)別、板形在線預(yù)報(bào)、板形閉環(huán)控制等進(jìn)行了理論和仿真研究。板形模式識(shí)別是板形控制的關(guān)鍵。針對(duì)板形模式的傳統(tǒng)識(shí)別方法、模糊識(shí)別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法等各自存在的問題，采用基于靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的板形智能識(shí)別方法，建立了以勒讓德正交多項(xiàng)式為基模式，基于模糊距離的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板形模式識(shí)別模型。該模
2、型只用3個(gè)輸入信號(hào)和3個(gè)輸出信號(hào)，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部各層節(jié)點(diǎn)的物理意義明確，識(shí)別速度快，精度高，為板形模式識(shí)別提供了簡(jiǎn)便實(shí)用的新方法。板形控制系統(tǒng)的液壓執(zhí)行機(jī)構(gòu)具有非線性、時(shí)變性、干擾嚴(yán)重的特點(diǎn)，使用基．?。?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕?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(duì)這一問題，采用了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)控制策略，既保持了模型參考自適應(yīng)控制方法算法簡(jiǎn)便、實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效地克服各種非線性岡素的不利影響，充分發(fā)揮了板形控制系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的調(diào)整作用，改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。帶鋼軋制過(guò)程中帶材的板形受彎輥力、軋制力
3、、來(lái)料條件以及軋輥的初始輥型、磨損輥型和熟輥型等諸多因素的復(fù)雜影響，而這種影響關(guān)系具有較大的非線性特性。板形預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型的建立具有相當(dāng)難度，而且預(yù)測(cè)精度也不能滿足板形在線控制的要求。因此，本文建立了基于Elman動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)的板形智能預(yù)測(cè)模型，探索了一種非解析原理的板形建模方法，解決了復(fù)雜系統(tǒng)建模帶來(lái)的諸多困難?；诮⒌陌逍沃悄茏R(shí)別模型、板形智能在線預(yù)測(cè)模型和液壓系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制策略，以冷連軋機(jī)末機(jī)架六輥UC軋機(jī)為研究對(duì)象，構(gòu)建了帶鋼冷連軋機(jī)板形智能控制系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明，本系統(tǒng)能夠適應(yīng)工況變化，并將板形控制在
4、0—3I范圍內(nèi)，滿足帶鋼冷軋機(jī)板形控制系統(tǒng)對(duì)快速性與穩(wěn)念精度的要求。關(guān)鍵詞：板形；模式識(shí)別：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測(cè)控制：模型參考自適應(yīng)控制·_-—III‘——-一乞-I，ResearchonintelligentcontrolstrategyofflatnessfortandemcoldmillAbstractFlatnessisanimportantqualityindexofrolledplateandstrip，andflatnesscontrolisthekeytechnologyofmodemhighpreciserolling
5、mills．AsfaraSthetechniqueisconcerned．thekeyscientificproblemsintheworldarepattemrecognitionandtherealizationofflatnessintelligentcontr01．Choosingtheintelligentcontrolstrategyofflatnessfortandemcoldmillastheresearchobject,theauthorhasdonealotoftheoreticalandsimulatingr
6、esearchonflatnesspattemrecognition，flatnesspredictingonline，andflatnessclose．100pcontr01．Pattemrecognitionofflatnessisveryimportantforflatnesscontr01．Fortheproblemsofthetraditionalmethodsandthemethodsoffuzzyandneuralnetworkforflatnessrecognition，thispaperputsforwardan
7、intelligentmethodbasedonstaticneuralnetwork，andestablishedthemodelforflatnesspattemrecognitionusingLegendremultinomialsasbasicpatterns，withonly3inputand3outputsignalsbasedonfuzzydistances．Themodelissimple，fast，precise，itsnodeshaveclearphysicalmeanings，andisausefulnewm
8、ethodforflatnessrecognition．Inviewofthetimevariabilityandthenon．1inearcharacterinthehydraulicactuatorofflatnesscontrolsystem
