冷轧带钢板形控制机理智能协同调控模型

发布时间：2019-05-16 05:11

【摘要】：为了提高板形调控效率和控制精度,基于板形控制矩阵和DE-ELM神经网络,建立了冷轧带钢板形控制机理-智能协同调控模型。首先,根据带钢金属模型和辊系弹性模型建立板形控制的机理仿真模型,构建静态板形控制矩阵;同时利用DE-ELM神经网络形成动态板形控制矩阵,并利用加权方法协调板形控制矩阵的影响度,提高板形控制稳定性和精度。实例表明,机理智能协同调控模型能够更快速获得有效板形控制系数,有助于提高冷轧带钢板形调控效率,使不良板形快速调整至良好状态。
[Abstract]:In order to improve the efficiency and precision of shape control, based on shape control matrix and DE-ELM neural network, the shape control mechanism of cold rolled strip, intelligent cooperative control model, is established. Firstly, according to the strip metal model and roll elastic model, the simulation model of flatness control mechanism is established, and the static flatness control matrix is constructed. At the same time, the DE-ELM neural network is used to form the dynamic shape control matrix, and the weighted method is used to coordinate the influence of the shape control matrix to improve the stability and accuracy of shape control. The example shows that the intelligent cooperative control model of mechanism can obtain the effective shape control coefficient more quickly, which is helpful to improve the shape control efficiency of cold rolled strip and make the bad shape adjust to a good state.
【作者单位】：燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心亚稳材料制备技术与科学国家重点实验室;河北钢铁集团衡水薄板有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305387) 河北省自然科学钢铁联合基金资助项目(E2015203103)
【分类号】：TG334.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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