可逆冷带轧机速度张力系统解耦分散控制研究

发布时间：2020-06-19 09:33

【摘要】：可逆冷带轧机是生产普通碳钢、低合金钢等带钢产品的专属设备。在实际轧制生产过程中,可逆冷带轧机的左卷取机、主轧机和右卷取机通过带钢挠性连接,所构成的冷带轧机速度张力系统具有多变量、非线性、强耦合、不确定和慢时变等特征,并且连同主传动最大加减速、轧制过程重载荷强干扰等约束条件给轧机系统的分析与控制提出了新的挑战。本项目聚焦于研究可逆冷带轧机速度张力系统的解耦分散控制问题,主要研究工作如下:首先,结合冷轧带钢的轧制生产工艺,基于胡克定律、冷轧带钢的相关轧制理论、电机动力学方程、刚体转动定律等理论知识,推导出可逆冷带轧机速度张力系统的机理模型;考虑主轧机速度子系统中的摩擦系数和电枢电阻存在摄动,以及轧制力矩存在扰动,提出一种基于全局积分滑模面的自适应鲁棒控制方法,有效地提高了系统的跟踪控制精度。其次,基于对角阵解耦网络和反步法研究了可逆冷带轧机速度张力系统的静态解耦分散控制问题。应用对角阵解耦网络实现了冷带轧机速度张力系统的静态解耦;将反步控制与指令滤波器相结合完成解耦后各子系统控制器的设计,并通过构造神经网络干扰观测器对系统不确定项进行动态观测,有效地削弱了冷带轧机系统速度和张力间的耦合,增强了系统的鲁棒稳定性。再次,基于DFL理论和动态面反步法研究了可逆冷带轧机速度张力系统的动态解耦分散控制问题。应用DFL理论实现了冷带轧机速度张力系统的动态解耦和线性化;将反步控制与动态面控制相结合完成解耦后各线性子系统控制器的设计,并采用模糊自适应方法对所设计控制器中的匹配不确定项进行逼近估计,有效地提高了速度张力系统的动静态性能。最后,将可逆冷带轧机速度张力系统中的耦合项看成外扰,提出一种基于非线性干扰观测器、动态面反步控制和神经网络自适应逼近的控制方法。该方法通过构造非线性干扰观测器对系统的非匹配不确定项进行观测,并将反步控制与动态面控制相结合完成速度张力系统控制器的设计;采用神经网络自适应方法对系统的匹配不确定项进行逼近估计,并将输出的估计值引入到设计的控制器中进行补偿,速度张力系统实现了有效的解耦分散控制。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP273;TG333
【图文】：

冷带轧机

图 1-1 可逆冷带轧机图 1-2 连续冷连轧机1.2.1 轧机速度控制的研究现状轧机的速度系统是冷带轧机中不可或缺的一部分，关乎着冷带轧机是否可以安全高效的生产，并且现代化的冷带轧机朝向快速、精准、稳定的方向发展。但是实际中轧机速度系统的模型不仅会受到扰动的干扰，而且参数也具有不确定性，因此其控制问题得到了广泛的关注，并引起了很多学者的讨论：文献[9]针对在执行机构输入饱和特性和存在有界干扰这样的情况下的轧机速度系统，给出了闭环系统满足的充分条件，也就是2L 干扰抑制性能和不变性，并设计了状态反馈控制器；文献[10]采用前馈补偿的方法对已经设计好的控制器进行了补偿，此方法不仅提高了慢时变外扰稳定性和系统抗参数摄动，也实现了系统的无速度传感器控制；文献[11]研究了轧机速度跟踪非脆弱控制问题，并给出了系统非脆弱状态反馈控制器存在的充分条件；文献[12]首先设计了扩张状态观测器，对系统中的综合扰动进行动态观测和补偿，然后根据自抗扰控制方法的理论设计了轧机速度控制器；文献[13]运用模糊逻辑算法

冷连轧机

【参考文献】