基于神经网络逆系统的活套解耦控制方法研究

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随着轧制技术的不短进步,现代热连轧工业现场对带钢产品的规格、质量、产量等方面的要求越来越高。热连轧精轧过程中对活套张力和高度的控制在很大程度上决定了带钢产品的性能。采用解耦控制方法,可以较好地消除两者的相互干扰,使张力的控制精度进一步提高,从而提高带钢产品的规格和质量。因此,对活套高度和轧件张力解耦控制方法的研究始终在不断进行当中。本文以650热连轧精轧机组为背景,对活套解耦控制进行重点研究及分析,主要研究成果如下:首先,详细介绍了热连轧及热连轧中活套的工艺;分析张力产生的原因并建立活套高度与张力的耦合数学模型;利用对角矩阵方法对活套张力与高度系统进行解耦,并对仿真结果进行分析。然后,对神经网络逆系统原理及神经网络逆系统实现方法进行研究;明确了可逆性证明的过程和神经网络逆系统的设计步骤及实现方法,并确定神经网络逆系统的结构,并对神经网络逆系统的实现步骤及其复合控制方法进行研究,从而为下文的仿真实验打下基础。最后,对活套系统的可逆性进行了分析;通过神经网络选型、激励信号的选取、输入样本的处理、神经网络的离线训练及生成神经网络模块等步骤完成对活套神经网络逆系统的辨识;建立了活套系统的神经网络逆系统解耦控制系统及其仿真平台,对活套系统进行解耦,并对解耦效果进行分析。通过MATLAB仿真验证,该方法取得了良好的解耦效果。
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