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2019-11-18 19:58 mdjx
  1.基于辅助反馈学习的厚度控制厚度控制是典型的纯滞后系统,目前一般采用Smith预估器来降低纯滞后对系统鲁棒性的影响,但其依赖于厚度控制预估模型的精度。由于某些参数变化的不确定性以及不确定的测量干扰,常会发生预估模型失配状况。为了适应冷连轧过程中可能发生的预估模型失配状况,将辅助反馈迭代学习控制引入Smith预估监控AGC系统,在模型失配时该系统具有更强的鲁棒性。
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  2.多机架厚度-张力协调优化运用PSO-SVM算法建立了厚度增量与张力增量预测模型,开发了未配置测厚仪机架厚度等不可测参数模型和外部扰动模型,制定厚度、张力控制指标和辊缝、速度控制能力等工艺【设备】柔性约束条件,形成了单个机架厚度-张力控制系统的实时状态估计和输出预测方法。根据机架之间的交叉耦合关系,确定各机架控制子系统间的数据通讯,以控制功效二维模型为基础,形成包含所有机架厚度-张力的冷连轧分布式控制系统,开发柔性约束条件下求解速度快、稳定性强的分布式预测控制算法,实现多机架厚度-张力的协调优化控制。
  3.冷轧板形智能优化控制设计了基于神经网络和Topkis-Veinott的板形控制协同优化算法,结合搜索与学习两类思维模式,改善搜索方向的确定方式并降低迭代轨迹走相似路线的可能性,确保了工作辊与中间辊弯辊调节方向的一致性。提出了一种板形调节策略库模型,通过建立板形状况【分析】模型,并采用人工神经网络及遗传算法分别求解实际板形判别因子及板形调节执行机构调节量,根据判别因子的合理区间范围选择最优的调节机构组合方式,精准地为实际板形缺陷选择合理的板形调控手段。提出了基于GENOCOP的板形目标曲线动态调节算法,通过【分析】调节机构饱和状态与板形目标曲线设定之间的关系,求解调节机构饱和状态下消除板形偏差所需要的板形目标曲线干预量,避免常规干预中板形系数过度调节或调节不充分的问题。
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