【摘 要】
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通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室,
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通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量.
The rolling force equation and thickness control equation are linearized and discretized in a small area, and the state space model of the system is identified by recursive least square method. The optimal information fusion algorithm based on Kalman filter is given, Hot rolling is a complex multivariable system designed with asynchronous information fusion estimation algorithm.The model is used in the strip thickness prediction of hot strip mill and the strip plasticity coefficient Q.Finally, The strip plasticity coefficient is applied to strip hot strip rolling thickness control system to improve strip thickness quality.
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