基于群智能辨识的轧辊偏心补偿方法研究

李冬^1,2,3，吴玉厚^1,2，石怀涛^1,2，刘建昌³，谭树彬³

1. 沈阳建筑大学机械工程学院2. 沈阳建筑大学高档石材数控加工装备与技术国家地方联合工程实验室3. 东北大学信息科学与工程学院

摘 要：为消除轧辊偏心引起的板带厚度周期波动,设计了融合蚁群优化的粒子群（Particle Swarm Optimization Combined with Ant Colony Optimization, PSO-ACO）算法对轧辊偏心进行辨识和补偿。为避免粒子群算法陷入局部最优,PSO-ACO算法通过将伪随机比例规则引入粒子群种群最优值的确定中,以提高种群多样性;结合信息素浓度更新式改进粒子位置更新式,使粒子注重当前搜索信息,加快粒子搜索速度。仿真实验结果表明,在几种典型测试函数和离线轧辊偏心辨识求解上,融合蚁群优化的粒子群算法具有较高的求解精度和满意的求解速度;基于此算法的偏心辨识结果进行的主动轧辊偏心补偿,可明显减小偏心对板带厚度的影响,提高板带厚度精度。

关键词：热轧;轧辊偏心;优化;粒子群;蚁群系统;