基于多目标粒子群算法的冷连轧规程优化与位置控制研究

发布时间：2017-10-27 17:03

  本文关键词：基于多目标粒子群算法的冷连轧规程优化与位置控制研究

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【摘要】：合理的轧制规程能够提高板形质量,减小对轧机磨损,提高轧机使用寿命。恰当的冷连轧APC系统PID参数可提高轧机控制精度和生产效率。本文以某厂1250mm五机架冷连轧机为研究对象,针对冷连轧机轧制规程优化和APC系统PID控制参数展开研究,主要内容包括以下几个方面:针对多目标粒子群算法收敛性和分布性难以均衡的问题,引入平行坐标系策略,通过分析算法的收敛潜能和分布性,引导种群速度和位置更新,同时为了防止算法陷入局部最优,引入带个体扰动的速度更新策略。将改进后的多目标粒子群算法应用于冷连轧机轧制规程优化,以预防打滑和等相对负荷为目标函数,获得一组互不支配的规程设定解。通过仿真验证,该算法获得的规程设定明显优于原规程,可有效提高板材质量,降低对轧机损耗。为快速追踪不同环境下Pareto前沿,提出一种基于多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法,依据当前最优解信息,选择多个全局最优领导粒子引导种群快速且均匀地向真实前沿逼近,并引入环境变化检测算子检测环境是否发生变化。将基于多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法应用于冷连轧机APC系统PID控制参数整定中,当APC系统随环境发生改变时,可重新整定优化出一组新的PID控制参数,提高冷连轧机控制精度和生产效率。最后,对本文研究内容进行总结,归纳概括课题研究创新点,并指明了本课题近一步的研究方向。
【关键词】：轧制规程 APC系统 PID控制 多目标粒子群
【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】：TG335.13;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题背景及研究意义10
• 1.2 冷连轧机生产规程优化与控制研究现状10-14
• 1.2.1 冷连轧机规程优化研究现状11-12
• 1.2.2 冷连轧机APC控制系统研究现状12-13
• 1.2.3 多目标粒子群算法研究进展13-14
• 1.3 主要研究内容及结构安排14-16
• 第2章 五机架冷连轧机自动化系统概述16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 过程控制级16-24
• 2.2.1 轧制规程优化相关数学模型17-21
• 2.2.2 轧制规程多目标优化模型21-23
• 2.2.3 约束条件23
• 2.2.4 1250mm冷连轧机工艺参数23-24
• 2.3 基础自动化级24-26
• 2.3.1 冷连轧机APC系统介绍24
• 2.3.2 冷连轧机APC系统数学模型24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 基于改进MOPSO算法的冷连轧规程优化研究27-37
• 3.1 引言27
• 3.2 多目标粒子群算法27-30
• 3.2.1 多目标优化问题数学描述及相关概念27-28
• 3.2.2 多目标优化问题测试函数28-29
• 3.2.3 多目标粒子群优化算法基本原理29-30
• 3.2.4 存在的问题30
• 3.3 改进的多目标粒子群优化算法30-34
• 3.3.1 分布性能和收敛性能计算31-32
• 3.3.2 基于Pareto熵和个体扰动的全局最优领导粒子选择策略32-34
• 3.4 冷连轧规程优化仿真研究34-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 基于DMPSO的冷轧APC系统PID参数整定研究37-53
• 4.1 引言37
• 4.2 动态多目标粒子群算法37-40
• 4.2.1 动态多目标粒子群算法数学描述37-38
• 4.2.2 动态多目标粒子群算法测试函数38-39
• 4.2.3 动态多目标粒子群算法性能评价指标39
• 4.2.4 动态多目标粒子群算法基本原理39-40
• 4.3 基于多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法40-48
• 4.3.1 基于多领导粒子的速度更新策略40-41
• 4.3.2 外部存档维护策略41
• 4.3.3 环境变化检测机制41-42
• 4.3.4 算法流程42
• 4.3.5 时间复杂度分析42-43
• 4.3.6 仿真研究43-48
• 4.4 冷连轧机APC系统PID控制参数整定48-52
• 4.4.1 PID参数整定模型48
• 4.4.2 目标函数的确定48-49
• 4.4.3 仿真研究49-52
• 4.5 本章小结52-53
• 结论53-55
• 参考文献55-59
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果59-60
• 致谢60

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