冷带轧机液压AGC系统广义预测控制研究

摘要

由于对冷轧薄板质量的要求越来越高，液压AGC系统已经成为提高冷轧带钢成品精度必不可少的手段。但目前广泛应用于现场液压AGC系统的PID控制策略，由于其鲁棒性较差，已经难于满足进一步提高冷带轧机液压AGC系统控制精度的要求。广义预测控制是预测控制算法的一种，模型参数少，并采用多步预测、滚动优化、在线辨识与校正的策略，减少了控制算法的计算量，故探索该方法在冷带轧机液压AGC系统中的应用是一种有效实用的解决方案。本文首先针对冷带轧机液压AGC压下伺服系统，应用广义预测控制理论直接算法，采用随机梯度估计法在线估计控制器参数，避免了在线求解Diophantine方程，减少了在线计算时间，该控制算法基于离散CARIMA模型，吸取了自适应控制的优点，使控制系统具有较好的鲁棒性并具有智能性。同时，借鉴串级控制的思想，把广义预测控制结合到串级结构中，在液压AGC系统厚度环采用PID控制，而在压下伺服系统采用广义预测控制，形成串级预测控制。试验结果表明，本文采用的串级预测控制算法，综合了传统的PID控制器算法简单、参数调整方便的优点和广义预测控制跟踪特性好、对模型失配有较强鲁棒性的特点，使得液压AGC系统的动态品质有了较大的改善，压下伺服系统响应时间减少，带钢厚度精度进一步提高。