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为了提高冷连轧过程控制系统中轧制力模型的设定精度,提出了一种轧制力和前滑模型的综合自适应算法.通过建立综合自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,并采用Rosenbrock算法求解目标函数,可以同时得到满足轧制力模型和前滑模型计算精度的自适应系数.该模型自适应算法可成功应用于某1 450 mm冷连轧机组.结果表明,采用该模型的综合自适应算法后,轧制力设定精度显著提高,且满足在线控制要求. 相似文献
4.
板带轧制数学模型是实现自动控制的基础,高精度的数学模型是提升产品质量和市场竞争力的重要保障。在热连轧粗轧过程控制中,轧制力和宽展是关键参数,其模型精度不仅会影响粗轧轧制规程的设定,而且会影响最终热连轧带钢产品凸度。以矩形板坯热连轧粗轧过程为研究对象,针对轧制变形区建立了三维运动许可加权速度场,在此基础上充分考虑自然宽展效应,基于刚塑性材料的第一变分原理,采用可变上限积分法对塑性变形、剪切功率和摩擦功率进行积分获得变形区总功率泛函。利用Matlab优化工具箱对总功率泛函进行最小化,得到了轧制力、宽度分布的理论解。最后利用理论模型计算数据回归得到了板坯宽展及速度场中的加权系数模型。将基于所提出模型的轧制力和宽展预测值与现场实测值及部分有关学者所建立模型的预测值进行了对比,结果验证了所建立模型的准确性。研究得到的宽展模型和速度场加权系数表达式可以方便、灵活、快速地应用到粗轧现场中,为更高质量热连轧带钢产品的生产奠定了坚实基础。 相似文献
5.
针对热轧带钢头部厚度精度较低的问题,提出了一种基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测方法。在精轧过程中,带钢头部张力较小,且通常温度较低;同时轧机工艺参数复杂,精准设定存在困难,轧制带钢头部经常会出现厚度不合格的现象。利用深度神经网络的非线性拟合能力,设计带钢头部厚度预测模型,给轧机的参数设定提供参考、提高头部厚度命中率、减少钢材浪费。深度神经网络(DNN)包含输入层、隐藏层、输出层,使用TensorFlow开源机器学习框架设计预测模型并用程序实现。调整神经网络各参数,通过研究它们对模型性能的影响,优化预测模型。最后使用多种厚度的带钢测试数据训练并检验头部厚度预测模型,结果显示,分类预测命中准确率在80%以上。 相似文献
6.
针对轧制过程实际数据噪声大、难以获取准确板形调控功效系数的问题,提出了一种融合集成经验模态分解(EEMD)和小波变换(WT)的数据降噪方法。将含有噪声的实际生产数据经过EEMD分解后,利用小波变换方法对噪声主导的本征模态分量(IMF)进行降噪处理,处理后的噪声分量与其余分量重构得到降噪后数据,并结合结构方程模型(SEM)计算得到板形功效系数。利用1 450 mm五机架冷连轧生产线实际数据进行试验,结果表明,EEMD-WT-SEM方法可以有效降低数据噪声,有效提升板形调控功效系数的准确性。 相似文献
7.
板带材制备过程是涵盖多工序、多控制层级的大型复杂工业流程。针对其制备过程复杂、产品质量稳定性差、跨工序产品质量跟踪与多工序协调控制无法实现等问题,提出了通过构建板带材智能化制备领域系统、完备的理论体系,形成智能决策与排产、质量在线监控与优化、精准控制与多工序协调、组织性能调控等一批关键共性技术并示范应用,提高生产效率、产品质量和柔性化生产能力,扩大钢材的品牌增值,满足用户多品种、小批量的个性化需求的解决方案。详细介绍了钢铁购销与制造供应链协同智能优化决策,全流程产品质量在线监控、诊断与优化,基于CPS架构的多工序协调优化与质量精准控制,热轧过程温控—变形耦合—性能匹配及表面质量智能控制等关键技术模块。 相似文献
8.
In order to meet the severe requirements of market and reduce production costs of high quality steels, advanced run-out table
cooling based on ultra fast cooling (UFC) and laminar cooling (LC) was proposed and applied to industrial production. Cooling
mechanism of UFC and LC was introduced first, and then the control system and control models were described. By using UFC
and LC, low-cost Q345B strips had been produced in a large scale, and industrial trials of producing low-cost dual phase strips
were completed successfully. Application results show that the ultra fast cooling is uniform along the strip width and length,
and does not affect the flatness of strips. The run-out table cooling system runs stably with a high precision, and makes
it possible for the user to develop more high quality steels with low costs. 相似文献
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