双机架铝带冷连轧机机架间张力分析及仿真

针对某公司1850mm双机架铝带冷连轧机机架间张力波动问题,完善了基本张力公式,并分析了影响张力波动的原因,建立了比较精确的张力微分方程,描述了张力波动及其波动的自调节过程,做出了几种主要因素变化时张力变化情况的Matlab仿真图形,仿真结果与现场实际基本一致。     

重卷机组张力神经网络控制器的可视化构建

针对重卷机组中张力控制系统存在参数时变、非线性等问题,引起张力控制模型仿真的复杂性,为简化实际应用中神经网络控制器构建的复杂性,本文结合Matlab、VC++工具建立了一种可视化调节界面用以获得神经网络控制器。通过实际输出曲线同期望轨迹的误差对控制输入进行可视化调节,利用学习控制对控制输入做更进一步的优化,进而训练得到期望的神经网络控制器。为克服单纯采用神经网络控制造成的稳态误差,设计了切换策略用以实现不同偏差作用下神经网络控制器同PI控制器之间的切换。通过仿真验证了该方法的有效性。     

一种可视化神经网络控制器构建方法

为简化实际应用中神经网络控制器构建的复杂性,针对SISO系统结合Simunlink工具箱建立了一种可视化调节界面用以获得神经网络控制器,并同PI控制器结合充当实际控制器。设计了切换策略用以实现不同偏差作用下神经网络输入的调节以及同PI控制器之间的切换。通过二阶系统的仿真验证了该方法的有效性。     

基于U模型的输入加权自适应逆控制

U模型面向控制,通过实时辨识网络的结构参数,进而通过多项式求根得到控制量,而不需要另外进行控制器的设计。本文将U模型同神经网络进行了结合,通过同系统并联运行的U模型网络及改进的神经网络的结构参数,各自求取控制量。由辨识误差的实时大小对两个控制量进行加权,完成控制给定。仿真表明结合后的网络在理想状态下以及噪声存在状态下都具有更好的控制效果。     

双机架铝带连轧机张力系统的模糊神经PID控制

针对1 850 mm双机架铝带冷连轧过程中张力控制系统(ATC)存在参数时变、非线性等问题和传统PID参数不易整定的局限,建立了速度-张力系统数学模型,在误差绝对值积分函数(IAE)和最大灵敏度(Ms)的准则约束下,提出了通过离线极点配置训练模糊神经网络(FNN),在线FNN可以根据系统参数的变化获取恰当PID控制器参数的控制策略。Matlab仿真表明,本控制算法具有较好的动态特性和控制精度,对参数时变性的ATC系统具有良好的控制效果。     

宽厚板可逆热轧机组大功率直流调速系统

本文提出了一种大功率直流调速系统,将某企业宽厚板可逆热轧机组的两台大功率直流电动机,由原来的G-M调速方式,改变为采用标准直流传动装置的可控硅变流调速方式,其每台直流电动机使用4台标准的大功率四象限工作制整流装置,组成硬并联加串联12脉波的结构,在大大提高工作效率和减少电网侧谐波电流的同时,满足电动机调速要求。