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。     

冷轧平整机工作辊表面粗糙度衰减模型

冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触,其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此,分析轧辊磨损机制,对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因素进行分析,确定了工作辊表面粗糙度评估指标体系。进而应用优化在线稀疏最小二乘支持向量回归模型对冷轧平整机的上工作辊表面粗糙度进行在线预测。通过预测误差准则实现系统的前向递推,采用FLOO(fast leave one out)的修剪算法实现其后向删减,并且采用最速下降法实现了2个超参数的在线优化。经过仿真研究表明,系统预测的绝对误差平均值为0.014 9,与其他方法相比具有明显的优越性,并且系统具有在线自适应的能力,能够随着时间而进化。     

基于改进遗传算法优化BP网络的轧制力预测研究

为提高铝热连轧轧制力预报精度,满足现场生产需求,采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本,在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列,同时选择最优保存机制、动态调整交叉率和变异率等方法,提出了改进的遗传算法,并将其与改进的BP算法相结合,对多层前馈神经网络权值阈值进行优化,避免学习中陷入局部最小,使模型最终具有了良好的收敛性和适应性。网络预测结果与实测数据的相对误差基本在10%以内,该预测精度明显优于传统数学模型,实现了铝热连轧轧制力的高精度预测。     

基于IAGA的冷连轧机预防打滑的规程优化设计

为解决冷连轧轧制过程中的打滑问题,在引入打滑因子的基础上,建立了以预防打滑为目标的规程优化模型.针对标准遗传算法存在的早熟收敛、振荡和随机性太大等缺点,利用改进的自适应遗传算法进行优化.该算法提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,提高了算子的选优能力,也减少了随机性所产生的误差,同时依据个体适应度的值确定染色体的交叉概率和变异概率,使前期变异明显,后期趋于稳定,保证了种群开发和搜索的平衡及全局收敛性.现场试验及生产实践情况证明,该优化规程模型能够有效地降低打滑发生的概率,提高产品的质量,获得更好的经济效益.     

基于MMAS-PID 的板形板厚综合控制

针对带钢冷连轧板形、板厚存在的强耦合关系，建立了板形板厚耦合模型，进行了厚度波动前馈补偿，设计了对角形板形板厚解耦控制系统，实现了板形板厚解耦。同时设计了最大最小蚁群算法（MMAS）优化的PID控制器,对综合控制系统进行了PID参数优化.仿真实现了快速优化PID以满足控制要求,与传统的PID控制相比，MMAS-PID综合解耦控制系统有效提高了板形板厚控制精度.     

1450mm冷连轧机活套张力控制系统

冷连轧活套张力控制的动静态精度对于稳定轧制过程至关重要.在结合活套张力控制原理的基础上设计出1450mm冷连轧机活套电气控制系统,详细介绍了活套张力控制系统的控制原理及实现方案,对惯性力矩、弯曲力矩和摩擦力矩进行补偿,随后分析活套的运行情况.实践证明此活套控制系统具有较好的控制效果,满足了工艺上的要求.     

微机串行通信C语言程序设计

首先介绍了通信协议等串行通信相关的基本知识 ,然后论述了串行通信程序设计步骤 ,最后 ,给出了各步骤的详细说明及相应的C语言程序。     

一种结合模拟退火算法的BP网络冷连轧参数预报模型

用神经网络模型代替传统的数学模型,达到提高轧制参数预报精度的日的.在分析了轧制原理的基础上设计了神经网络冷连轧参数预报模型,并针对前向网络反向传播算法(BP)收敛速度缓慢和易陷入局部极小点的缺点,将有全局寻优特件的模拟退火算法(SA)与之结合得到具有较快收敛速度和较高逼近精度的神经网络轧制参数预报模型,提高了,网络的快速性和精确性.最后以轧制力预报为例,证明了该方法收敛速度快,稳定性好,可信度高,具有较好的应用前景.     

基于改进果蝇算法与最小二乘支持向量机的轧制力预测算法研究

铝合金板材精轧过程中,轧制力是影响板材质量的重要因素。为了满足轧制现场的轧制力预报精度要求,采用改进果蝇算法(FOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合进行轧制力预测。改进了果蝇算法的味道浓度判定函数和步长设定方法,采用了分组并行搜索的策略,进而提出一种基于改进FOA-LSSVM的轧制力智能预报方法。将该方法用于铝热连轧现场数据的仿真实验,结果表明样本预测误差在10%以内,其中84%的样本误差在5%以内,精度优于传统模型。     

对轧机数学模型的辨识

以唐山某1 370 mm冷轧机自动厚度控制系统为例,分析轧机的可辨识性,建立轧机机理模型,讨论调节器参数对辨识结果的影响,给出辨识过程,分析辨识结果.