冷連軋板形自適應控制系統(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(shù)是現(xiàn)代高精度板帶軋機的關(guān)鍵技術(shù)。本文以冷連軋板形自適應控制系統(tǒng)為研究課題，對板形模式識別、執(zhí)行機構(gòu)控制策略及板形自適應控制系統(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(guān)鍵。針對板形模式的傳統(tǒng)識別方法、模糊識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡識別方法等各自存在的問題，建立了以勒讓德正交多項式為基模式，基于歐式距離的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡板形模式識別模型。該模型只用3個輸入信號和3個輸出信號，網(wǎng)絡內(nèi)部

2、各層節(jié)點的物理意義明確，識別速度快，精度高，泛化能力強，為板形模式識別提供了簡便實用的方法。
　　板形執(zhí)行機構(gòu)具有非線性、時變性、干擾嚴重等特點，首先對板形執(zhí)行機構(gòu)進行機理建模，并對建立起來的高階數(shù)學模型采用Routh降階法降階處理。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，因此本文設計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡自校正控制(BPNN-STC)策略，利用神經(jīng)網(wǎng)絡能有效地克服各種非線性因素的不利影響，同時由于加入了自適應

3、機制，有效地解決了模型變化和環(huán)境干擾帶來的不利影響，改善了執(zhí)行機構(gòu)控制系統(tǒng)的動態(tài)性能。
　　基于板形執(zhí)行機構(gòu)的功效函數(shù)，設計了板形控制器模塊和板形計算模塊，結(jié)合板形智能模式識別方法和板形執(zhí)行機構(gòu)自適應控制策略，構(gòu)建了帶鋼冷連軋機板形自適應控制系統(tǒng)。在MATLAB的Simulink環(huán)境下進行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，本文所設計的板形自適應控制系統(tǒng)響應快，超調(diào)小，對模型和環(huán)境的變化具有較強的自學習和自適應能力，可以將板形控制在±3I范