基于改进粒子群算法的热连轧板形板厚解耦控制研究

发布时间：2020-12-22 01:44

　　随着中国经济的发展,国内钢铁行业更是突飞猛进,世界钢铁行业的龙头已有多家来自中国,不过受限于技术原因,如今我国仍然以粗钢为钢铁的主产品,当制造精密仪器和安全系数较高的要求被提出时,高质量与高精密度钢铁产品的研制就成为如今急需完成的课题。带钢板形和板厚是钢带在热轧过程中两个非常重要的参数,早期对两参数进行研究时,一般把它们区分开来独立研究,导致钢材产品质量一直不佳。实际上,为了精确控制板形和板厚,提高产品质量,应把板形板厚系统（AFC-AGC）看成一个综合的多变量控制系统展开讨论。针对AFC-AGC综合系统的强耦合、非线性、多变量的特性,国内外相关专家研究出大量的控制方法,其中有传统解耦控制方式、自适应解耦控制策略、智能解耦控制策略、非线性与鲁棒性控制策略、神经网络多变量控制等。事实证明,常规的控制措施最终不能实现满意的控制效果,为了应对此现状,亟待开发对此系统具备适用性的控制理论与手段。本文以热轧现场板形板厚的实际数据为基础,建立了热连轧的板形板厚综合数学模型。然后,针对建立的数学模型,提出了一种基于改进免疫粒子群算法（IPSO）与PID神经元网络（PIDNN）相结合的解耦策略,形成新... 

【文章来源】：华北理工大学河北省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
    1.1 热连轧带钢生产工艺简介
    1.2 国内外热轧带钢技术的发展现状
        1.2.1 国外带钢热轧带钢技术发展概况
        1.2.2 国内带钢热轧带钢技术发展概况
    1.3 板形板厚控制技术的发展状况
        1.3.1 板厚控制技术
        1.3.2 板形控制技术
        1.3.3 板形板厚综合解耦控制技术
    1.4 本文主要研究的内容
第2章 板形板厚综合控制系统的模型
    2.1 板形板厚解耦控制对象的建立
    2.2 板形板厚静态数学模型
        2.2.1 弹跳方程
        2.2.2 塑性方程
        2.2.3 板形方程
    2.3 板形板厚动态数学模型
    2.4 多变量系统解耦控制方法研究
        2.4.1 传统的解耦方式
        2.4.2 自适应解耦方式
        2.4.3 智能解耦控制策略
    2.5 本章小结
第3章 粒子群优化算法研究
    3.1 PSO算法
        3.1.1 PSO算法的原理
        3.1.2 PSO算法的描述
        3.1.3 PSO算法的仿真实验
    3.2 PSO算法的优化
        3.2.1 粒子自身探索行为
        3.2.2 免疫PSO算法
    3.3 仿真实验
    3.4 本章小结
第4章 基于改进免疫PSO算法的PIDNN解耦控制
    4.1 PID神经元网络
        4.1.1 PIDNN的特点
        4.1.2 PIDNN的结构形式
        4.1.3 PIDNN控制律计算
    4.2 基于IPSO的PIDNN多变量解耦控制
    4.3 仿真实验
    4.4 本章小结
第5章 板形板厚系统解耦控制研究及仿真
    5.1 基于IPSO的PIDNN板形板厚解耦控制
    5.2 板形板厚解耦控制研究及仿真实验
        5.2.1 传统PID板形板厚解耦控制研究及仿真
        5.2.2 单神经元PID板形板厚解耦控制研究及仿真
        5.2.3 基于IPSO的PIDNN板形板厚解耦控制研究及仿真
    5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
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本文编号：2930906