板带热连轧厚度自动控制系统研究

摘要

厚度精度是热轧板带钢的重要质量指标之一，它直接影响下游制造业的生产效率及产品质量。随着科学技术的日趋发展，用户对板带钢的厚度精度提出了越来越高的要求。厚度自动控制(Automatic gauge control，AGC)系统的主要作用就是将板带厚度控制在设定的目标偏差范围内，其性能的好坏直接影响板带厚度精度的高低。因此，本文对板带热连轧机的厚度自动控制系统进行了全面、深入的研究，主要研究内容如下: (1)新型监控AGC及其改进研究。为了缩短监控AGC的调节周期以提高其厚差修正速度，深入研究了一种新型监控AGC系统，并对其存在的问题进行了分析。为了保持各机架轧制力分配比例不变以利于轧制过程稳定和板形质量控制，提出了新型监控AGC厚差分配系数的改进算法，较好地解决了厚差分配系数合理计算的问题。为了获得最佳的综合厚度控制效果，对新型监控AGC的控制结构进行了改进，有效地解决了新型监控AGC与厚度计AGC产生相互干扰的问题。 (2)轧辊偏心补偿方法研究。为了避免轧辊偏心引起厚度计AGC误动作，研究了一种轧辊偏心动态死区滤波方法，较好地解决了死区宽度固定无法适应轧辊偏心状态变化的问题。动态死区滤波方法通过抑制厚度计AGC误动作能够防止轧辊偏心造成厚度精度恶化，但无法消除轧辊偏心对板带厚度造成的不良影响。为了进一步提高板带厚度精度，提出了基于群智能辨识的轧辊偏心补偿方法，丰富了主动轧辊偏心补偿方法。通过融合蚁群算法和粒子群算法设计出的群智能算法，较好地解决了线性递减惯性权重的粒子群算法由于种群多样性缺失过快造成的易陷入局部最优的问题。 (3)热连轧负荷分配多目标优化方法研究。针对热连轧负荷分配这一多目标优化问题，设计了基于改进蚁群系统算法的负荷分配多目标优化方法，提高了负荷分配优化的求解速度和精度。为了避免解空间网格数量难以确定的问题影响改进蚁群系统算法的优化性能，提出了用于求解负荷分配多目标优化问题的多目标平衡迭代算法。此算法的优化求解速度和精度均优于改进蚁群系统算法，并且还具有对初始值要求低、原理及参数设置简单等特点，体现出良好的在线应用前景。 (4)厚度自动控制系统设计。设计了某钢厂650mm板带热连轧机的厚度自动控制系统，给出了该系统实际使用的控制算法。为了提高末机架厚度计AGC的控制精度，设计了基于轧制数据的轧机刚度测量方法，提高了轧机刚度测量的准确性。基于现场实验数据，对确定轧机辊缝参考零点的效果、轧机刚度的测量效果、负荷分配的优化设定效果、实际板带厚度的控制效果和基于群智能辨识的轧辊偏心补偿效果进行了分析和评价。 本文的研究结果对我国板带热连轧厚度控制水平的提高具有积极的促进作用。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1本文的研究背景、目的和意义

1．2板带热连轧技术的发展

1．2．1板带热连轧机的发展

1．2．2热连轧计算机控制技术的发展

1．3热连轧厚度自动控制系统研究现状

1．3．1压力AGC研究现状

1．3．2监控AGC研究现状

1．3．3轧辊偏心补偿研究现状

1．3．4负荷分配研究现状

1．4群智能优化算法研究进展

1．4．1蚁群优化算法研究进展

1．4．2粒子群优化算法研究进展

1．5本文的主要工作

2．1引言

2．2轧机弹跳方程与轧件塑性方程

2．3板带厚度波动原因及规律

2．4压力AGC

2．5监控AGC

2．6轧辊偏心补偿

2．7负荷分配

2．8本章小结

第3章新型监控AGC及其改进研究

3．1引言

3．2新型监控AGC系统研究

3．2．1厚差分配策略

3．2．2厚差修正算法

3．2．3厚差再分配算法

3．2．4实际控制效果

3．3新型监控AGC厚差分配系数改进研究

3．3．1厚差分配系数改进算法

3．3．2仿真实验

3．4新型监控AGC和厚度计AGC相容性改进研究

3．4．1新型监控AGC与厚度计AGC相容性分析

3．4．2新型监控AGC控制结构改进

3．4．3改进新型监控AGC与厚度计AGC相容性证明

3．4．4仿真实验

3．5本章小结

第4章轧辊偏心补偿方法研究

4．1引言

4．2轧辊偏心模型

4．3轧辊偏心动态死区滤波方法研究

4．3．1动态死区控制算法研究

4．3．2动态死区滤波方法实现

4．3．3仿真实验

4．4基于群智能辨识的轧辊偏心补偿方法研究

4．4．1群智能优化算法

4．4．2融合蚁群优化的粒子群算法

4．4．3性能测试

4．4．4基于PSO-ACO算法的轧辊偏心辨识

4．4．5基于PSO-ACO算法辨识的轧辊偏心补偿

4．4．6仿真实验

4．5本章小结

第5章负荷分配多目标优化方法研究

5．1引言

5．2基于改进蚁群系统算法的负荷分配多目标优化方法研究

5．2．1热连轧负荷分配多目标优化模型建立

5．2．2基于改进蚁群系统算法的负荷分配多目标优化方法设计

5．2．3参数分析和优化

5．2．4仿真实验

5．3基于多目标平衡迭代算法的负荷分配多目标优化方法研究

5．3．1平衡迭代算法

5．3．2基于多目标平衡迭代算法的负荷分配多目标优化方法设计

5．3．3收敛性说明及参数优化

5．3．4仿真实验

5．4本章小结

6．1引言

6．2系统设计

6．2．1 AGC系统控制功能设计

6．2．2 AGC计算机控制系统设计

6．3控制算法

6．3．1厚度计AGC实现

6．3．2改进新型监控AGC实现

6．3．3基于PSO-ACO算法辨识的轧辊偏心补偿实现

6．3．4基于多目标平衡迭代的负荷分配多目标优化实现

6．4实验效果

6．5本章小结

第7章结论

参考文献

致谢

攻读博士期间所做的主要工作

作者简介