基于改进粒子群算法的活套系统解耦控制研究

发布时间：2020-08-16 20:15

【摘要】：随着钢铁行业的不断发展,在工业生产过程中,对提高产品生产效率,尺寸精度和性能方面都有着越来越高的要求。在热连轧精轧过程中活套系统控制的好坏在很大程度上决定了成品带钢的性能,然而对于活套系统的控制需要进行活套高度和轧件张力两方面的控制,二者是一个双输入双输出的耦合系统,只有解决活套高度和轧件张力之间存在的强耦合问题,活套系统才能稳定高效地工作,以达到提高带钢产品质量的目的。到目前为止,在国内外的大量研究下已经有几种控制方法,比如传统PID控制方法、互不相关解耦控制方法、活套最优多变量控制、神经网络控制等。为了克服以前的耦合没有完全消除、控制精度不高、响应的动态性能不够好等缺点,针对活套系统非线性、强耦合、多约束等特点,提出了一种将改进的粒子群优化算法和PID神经元网络相结合的方法来对活套系统进行解耦控制。PID神经元网络采用梯度学习算法对随机选取的连接权值进行修正,连接权值在学习过程中极易陷入早熟收敛,难以达到理想的控制效果。所以为了达到预期的控制效果,利用粒子群优化算法来择优选取PID神经网络的连接权值。基本的PSO具有收敛速度快、通用性强的特点,但随着迭代的进行,其具有早熟收敛、搜索精度不高和效率低等问题。因此,针对这些问题,基于一种变异机制,在变异机制和粒子群算法相结合的基础上提出一种改进的粒子群算法,利用改进的粒子群算法来优化PID神经元网络的连接权值,并将此方法应用到活套系统的解耦控制研究中。仿真结果表明,该算法弥补了PID神经网络的不足之处的同时又提高了系统的快速收敛性和抗干扰能力,验证了该方法具有良好的解耦能力。
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG333;TP18
【图文】：

活套控制,机架,张力轧制

起金属秒流量变化时，活套装置可以作为一个缓冲装置，避免在轧制过程中影响产品质量、尺寸和精度。所以活套量检测装置，通过调节活套高度来控制套量恒定，是作为执行机构来控制机架间维持小张力轧制。尽管无维持恒定的或套利和小张力轧制是现在热连轧精轧机组套工艺描述设置在精轧机组两两机架之间，如图 2 所示，为精轧机头部进入精轧机组第一机架到轧件带钢尾部离开最后一阶段，而活套机构作为热连轧精轧机组中的一个关键部个阶段，分别为活套起套阶段、恒定小张力轧制阶段和

应力产生,轧件,张力,数学模型

第 3 章活套系统数学建模套高度和轧件张力之间的耦合关系，我们轧件张力数学模型的建立，本章先阐述其建立轧件张力的数学模型，接着围绕活套学模型，轧件张力的数学模型和活套高度。，之所以会产生轧件张力，是因为前后机轧件上不同地方的金属发生相对位移。

轧件,张力,应力,元素

PFΔ的比值为ΔF 上的应力。如果截面元素ΔF 向力主失ΔP 也会随着截面元素ΔF 的缩小而减变，ΔF 上的应力极值 Sn为：nFSdFdPPF==ΔΔΔ →0lim 素 ΔF 上的应力。得出应力和弹性应变间存在的关系，即：σ = Eε属应力[Mps];氏模量[Maps(N/mm2)]，普通钢的杨氏模量为性形变量。

【参考文献】