流量测量装置的研制及其在板厚控制系统中的应用

发布时间：2017-09-01 23:29

  本文关键词：流量测量装置的研制及其在板厚控制系统中的应用

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【摘要】：在板带冷轧自动厚度控制(AGC)方式中,秒流量液压AGC由于其在进行出口带材厚度测量中,有效地解决了测厚仪测量过程中出现的时间大滞后问题,被认为是提高板厚控制精度的最有效方法之一。但是在秒流量AGC实际应用过程中,金属流量的精确测量是非常困难的,因此其一直是板厚自动控制技术中亟待深入研究的课题。本文以实际工程为背景研发了一套流量测量系统,并且就秒流量AGC的原理和控制方法进行了深入的研究。本文在对冷轧机的自动厚度控制系统进行深入研究基础上,进行了液压位置伺服系统(APC)和厚度闭环系统的动态模型建立。为简化系统在进行板厚控制过程中控制方法的复杂程度,依据控制理论中的频率法和实际工况对液压位置伺服系统动态模型进行了简化。流量测量装置的研制中,在详尽地分析了板带冷轧过程中流量测量原理基础上,构建了以现场可编程门阵列(FPGA型号为EP2C5T144C8)为核心的全部硬件电路和软件系统。完成了从PCB板绘制到Quartus II软件平台下基于Verilog HDL硬件描述语言编程的全部工作。并在实验室内进行了秒流量测量系统的模拟工作环境的定量性精度测试,同时也在轧制现场环境下进行实况精度测试。最后,在秒流量AGC系统中引入了PID神经元网络控制器,对其进行了深入研究,且在MATLAB环境下进行了动态控制的仿真实验。通过在多种环境下的仿真结果表明,采用PID神经元网络进行秒流量液压AGC控制明显优于常规PID控制。
【关键词】：冷轧 液压AGC 秒流量计 可编程门阵列 PID神经元网络
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG334.9;TP273
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 板带材自动厚度控制（AGC）系统概述10-13
• 1.1.1 板带材厚度控制原理10-12
• 1.1.2 自动板厚控制(AGC)系统概述12-13
• 1.2 秒流量AGC系统概述13-15
• 1.2.1 秒流量AGC系统背景研究13-14
• 1.2.2 秒流量液压AGC基本原理14-15
• 1.3 课题背景、意义及研究内容15-17
• 第2章 基于秒流量的冷轧机压下系统建模17-29
• 2.1 冷带轧机控制系统的工作原理17-19
• 2.1.1 冷带轧机压下系统控制的工作原理17-18
• 2.1.2 基于秒流量计的液压AGC系统工作原理18-19
• 2.2 AGC系统位置控制内环的动态模型分析19-26
• 2.2.1 机理模型的建立20-22
• 2.2.2 离散化模型的建立22-26
• 2.3 秒流量液压AGC控制系统建模26-28
• 2.3.1 测厚仪式液压AGC系统的模型分析26-27
• 2.3.2 秒流量液压AGC系统模型建立27-28
• 2.4 本章总结28-29
• 第3章 基于FPGA的秒流量计设计29-45
• 3.1 秒流量计的工作原理29-34
• 3.1.1 基于增量式编码器秒流量控制实现29-30
• 3.1.2 高频脉冲插入原理30-32
• 3.1.3 测速精度分析32-34
• 3.2 高精度秒流量计硬件电路及软件概述34-36
• 3.2.1 秒流量计硬件电路概述34
• 3.2.2 秒流量计软件概述34-36
• 3.3 FPGA最小系统设计及增量式编码器接口电路设计36-41
• 3.3.1 主控芯片FPGA系统外围电路设计36-38
• 3.3.2 基于Verilog HDL的秒流量计的软件实现38-39
• 3.3.3 增量式编码器接口硬件电路设计39-40
• 3.3.4 基于FPGA的增量式编码器接口电路软件设计40-41
• 3.4 其他模块的硬件电路设计41-44
• 3.4.1 输出模块的硬件电路设计41-42
• 3.4.2 电源模块的硬件电路设计42-44
• 3.5 本章总结44-45
• 第4章 流量测量装置的应用及精度测试45-52
• 4.1 秒流量计实验测试45-49
• 4.1.1 秒流量计的数据采集45-46
• 4.1.2 实验流程46-48
• 4.1.3 数据分析48-49
• 4.2 秒流量计的现场应用测试49-51
• 4.2.1 现场应用环境49
• 4.2.2 数据采集49-50
• 4.2.3 数据分析50-51
• 4.3 本章小结51-52
• 第5章 PID神经元网络控制器的设计52-65
• 5.1 单输出PID神经元网络52
• 5.2 PID神经元的计算方法52-55
• 5.2.1 比例神经元52-54
• 5.2.2 积分元54-55
• 5.2.3 微分元55
• 5.3 单输出神经元网络的结构形式及反传算法55-59
• 5.3.1 单输出神经元网络的结构55-56
• 5.3.2 SPIDNN的反传算法56-59
• 5.4 仿真59-64
• 5.4.1 SPIDNN初始值的选取和等价系统59-61
• 5.4.2 SPIDNN控制器应用于AGC系统中的仿真61-64
• 5.5 本章小结64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果70-71
• 致谢71

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本文编号：775065