冷轧带钢板形控制机理智能协同调控模型
来源期刊:钢铁2017年第7期
论文作者:杨利坡 张哲 王东城 李荣民 于华鑫 张永顺
文章页码:52 - 57
关键词:板形测控;协同调控;影响系数;控制矩阵;冷轧带钢;
摘 要:为了提高板形调控效率和控制精度,基于板形控制矩阵和DE-ELM神经网络,建立了冷轧带钢板形控制机理-智能协同调控模型。首先,根据带钢金属模型和辊系弹性模型建立板形控制的机理仿真模型,构建静态板形控制矩阵;同时利用DE-ELM神经网络形成动态板形控制矩阵,并利用加权方法协调板形控制矩阵的影响度,提高板形控制稳定性和精度。实例表明,机理智能协同调控模型能够更快速获得有效板形控制系数,有助于提高冷轧带钢板形调控效率,使不良板形快速调整至良好状态。
杨利坡1,张哲1,王东城1,李荣民1,2,于华鑫1,张永顺1
1. 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心亚稳材料制备技术与科学国家重点实验室2. 河北钢铁集团衡水薄板有限公司
摘 要:为了提高板形调控效率和控制精度,基于板形控制矩阵和DE-ELM神经网络,建立了冷轧带钢板形控制机理-智能协同调控模型。首先,根据带钢金属模型和辊系弹性模型建立板形控制的机理仿真模型,构建静态板形控制矩阵;同时利用DE-ELM神经网络形成动态板形控制矩阵,并利用加权方法协调板形控制矩阵的影响度,提高板形控制稳定性和精度。实例表明,机理智能协同调控模型能够更快速获得有效板形控制系数,有助于提高冷轧带钢板形调控效率,使不良板形快速调整至良好状态。
关键词:板形测控;协同调控;影响系数;控制矩阵;冷轧带钢;