全液壓矯直機(jī)智能自學(xué)習(xí)的矯直模型及其電液伺服控制理論.pdf

1、近年來，隨著我國(guó)鋼鐵產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，客戶對(duì)板材的不平度精度的要求越來越高，這就使得各鋼鐵企業(yè)對(duì)矯直機(jī)的要求也越來越高。國(guó)外矯直機(jī)生產(chǎn)廠家對(duì)其設(shè)備的核心技術(shù)，比如矯直模型、電液伺服控制等技術(shù)進(jìn)行封鎖，而國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的矯直設(shè)備與國(guó)外的同類型先進(jìn)設(shè)備相比，其矯直效率和矯后板材質(zhì)量仍有相當(dāng)大的差距，這就使得國(guó)內(nèi)一些大型鋼鐵生產(chǎn)廠家，由于生產(chǎn)的需要，不得不投入巨資引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)設(shè)備，因此，國(guó)產(chǎn)化的新一代強(qiáng)力智能矯直機(jī)成為國(guó)內(nèi)矯直機(jī)生產(chǎn)家的重要目標(biāo)。<

2、br>　　 新一代強(qiáng)力智能矯直機(jī)的核心技術(shù)為多液壓缸同步伺服控制技術(shù)和智能自學(xué)習(xí)的矯直模型。本文以國(guó)內(nèi)某鋼鐵公司軋線上的3300mm四重式十一輥熱矯直機(jī)為建模設(shè)計(jì)對(duì)象，并參考其它熱處理線上的矯直機(jī)，建立了新一代強(qiáng)力智能矯直機(jī)的多液壓缸解耦控制模型及其智能自學(xué)習(xí)的矯直模型，在建模、仿真與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)上，做了以下研究。
　　 (1)首先對(duì)國(guó)內(nèi)外矯直機(jī)的已有電液伺服控制傳遞函數(shù)模型進(jìn)行了詳細(xì)分析，得到其不足之處以及可以借鑒的地

3、方;分析了現(xiàn)有多缸同步控制解耦方法，得出其解耦方法的優(yōu)缺點(diǎn);對(duì)已有矯直機(jī)模型進(jìn)行研究，為解決國(guó)產(chǎn)化的新一代強(qiáng)力智能矯直機(jī)的兩個(gè)核心技術(shù)難題做好了準(zhǔn)備。
　　 (2)從工程的角度出發(fā)，以高頻響比例伺服閥的控制電壓為輸入量，以缸的活塞桿位移為輸出量，建立了基于高頻響非對(duì)稱比例伺服閥控制非對(duì)稱缸的閥控缸傳遞函數(shù)模型。其不同于以往的以伺服閥的閥芯偏置為輸入量，以缸的活塞桿位移為輸出量的閥控缸系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型，更切合實(shí)際。并以此為基礎(chǔ)，

4、推導(dǎo)并建立了矯直機(jī)的四缸控制模型。
　　 (3)設(shè)計(jì)了“組合給定曲線”，解決了大質(zhì)量、大慣性系統(tǒng)在啟停時(shí)的沖擊問題。建立了改進(jìn)的單控制量神經(jīng)元控制器和多控制量神經(jīng)元控制器，并證明了多控制量神經(jīng)元控制器的穩(wěn)定性，應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化多控制量神經(jīng)元控制器的權(quán)重值。分別對(duì)已經(jīng)建立的矯直機(jī)單缸和多缸控制模型進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，多缸位移過程同步誤差最大值為0.18mm，多缸位移穩(wěn)態(tài)同步誤差最大值為0.15mm，多缸速度同步過程誤差最大值

5、為0.1mm/s，改進(jìn)的多控制量神經(jīng)元控制器對(duì)矯直機(jī)多缸耦合控制對(duì)象解耦的有效性和實(shí)用性。
　　 (4)通過解析法建立了矯直機(jī)的矯直模型，并在此基礎(chǔ)上增加了彎輥和邊輥對(duì)矯直輥壓下量的疊加作用計(jì)算公式，推導(dǎo)并建立了強(qiáng)化板材的矯直力預(yù)估解析式，以實(shí)際矯直機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)為依據(jù)，針對(duì)某種型號(hào)的板材，給出了矯直模型運(yùn)用的算法實(shí)例。
　　 (5)以模糊控制理論為基礎(chǔ)，通過解析模型和矯直工藝專家的知識(shí)總結(jié)，建立了矯直機(jī)的智能自學(xué)習(xí)矯直模

6、型，并通過矯直過程假設(shè)，針對(duì)某種板材進(jìn)行矯后學(xué)習(xí)，得出了與矯直機(jī)操作人員和工藝人員近似相同的學(xué)習(xí)結(jié)果，其入口輥縫和出口輥縫的模糊補(bǔ)償量均為1.02mm，而工藝人員的補(bǔ)償量入口輥縫為1.20mm，出口輥縫為0.95mm，而且可以通過比較學(xué)習(xí)結(jié)果與工藝人員經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步完善模糊系統(tǒng)參數(shù)，從而獲得完善的智能自學(xué)習(xí)的矯直模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)際矯直過程的“無人”化。
　　 (6)通過實(shí)驗(yàn)室矯直機(jī)和工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)矯直機(jī)數(shù)據(jù)分析可以得到，本文所建立的改進(jìn)的多控