本文關(guān)鍵詞： 液壓彎輥 PID控制 粒子群算法 遺傳算法 蟻群算法　出處：《燕山大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：液壓彎輥系統(tǒng)是板形控制中應(yīng)用最廣泛、控制效果最有效的方式之一,普遍應(yīng)用在大多數(shù)的軋機(jī)中。軋機(jī)液壓彎輥控制系統(tǒng)大多數(shù)都采用傳統(tǒng)的PID控制算法,但是傳統(tǒng)PID控制現(xiàn)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能夠滿足高精度控制的要求。近年來,智能控制算法得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,智能理論日趨成熟。智能控制算法逐漸在社會(huì)生產(chǎn)實(shí)際中得到應(yīng)用。許多研究與工作人員將智能控制算法與PID控制算法相結(jié)合,并應(yīng)用到液壓彎輥控制系統(tǒng)中,取得了良好的控制效果。進(jìn)一步研究智能控制在液壓彎輥系統(tǒng)中的應(yīng)用顯得十分重要。(1)系統(tǒng)的研究了液壓彎輥系統(tǒng)的組成和基本原理,通過分析液壓彎輥系統(tǒng)的特性和工作原理,建立了液壓彎輥系統(tǒng)模型。通過Matlab軟件對(duì)模型進(jìn)行時(shí)域分析,并針對(duì)傳統(tǒng)液壓彎輥系統(tǒng)控制方法進(jìn)行仿真;(2)結(jié)合現(xiàn)今應(yīng)用比較廣泛的智能控制方法,將遺傳算法、粒子群算法應(yīng)用到了液壓彎輥控制系統(tǒng)中。建立智能液壓彎輥控制系統(tǒng)模型,對(duì)液壓彎輥模型進(jìn)行仿真研究;(3)針對(duì)遺傳算法和粒子群算法在液壓彎輥系統(tǒng)應(yīng)用中的不足,本文首次提出了融入遺傳因子的粒子群算法模型和融入遺傳因子的蟻群模型。并將這兩種模型應(yīng)用在液壓彎輥系統(tǒng)中。仿真結(jié)果表明:兩種模型克服了粒子群算法和蟻群算法易陷入局部最優(yōu)解的問題,控制效果得到更一步的改善;(4)為了進(jìn)一步驗(yàn)證所建模型的可靠性,本文在液壓彎輥系統(tǒng)施加外界干擾,并進(jìn)行仿真。結(jié)果表明融入遺傳因子的蟻群模型具有最強(qiáng)的抗干擾能力,具有較高的控制精度;(5)本文所有仿真均是以某廠1220四輥冷軋機(jī)液壓彎輥系統(tǒng)為仿真對(duì)象,以Matlab軟件為平臺(tái)進(jìn)行。仿真結(jié)果具有較高的可靠性,對(duì)于軋機(jī)液壓彎輥系統(tǒng)智能控制的深入研究提供了非常實(shí)用的借鑒和參考,對(duì)于最終提高板形質(zhì)量有著重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。
[Abstract]:Hydraulic roll bending system is one of the most widely used and effective control methods in shape control. It is widely used in most rolling mills. The traditional PID control algorithm is used in the hydraulic bending roll control system of the rolling mill. But the traditional PID control can not meet the requirement of high precision control. In recent years, intelligent control algorithm has been developed by leaps and bounds. Intelligent theory is becoming more and more mature. Intelligent control algorithm is gradually applied in social production. Many researchers and staff will combine intelligent control algorithm with PID control algorithm. And applied to the hydraulic roll bending control system. It is very important to study the application of intelligent control in hydraulic roll bending system. The composition and basic principle of hydraulic bending roll system are studied. By analyzing the characteristics and working principle of hydraulic roll bending system, the hydraulic bending roll system model is established, and the model is analyzed in time domain by Matlab software. The traditional control method of hydraulic bending roll system is simulated. Combining with the widely used intelligent control method, the genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are applied to the hydraulic roll bending control system, and the intelligent hydraulic bending roll control system model is established. The model of hydraulic bending roll is simulated. 3) aiming at the deficiency of genetic algorithm and particle swarm optimization in the application of hydraulic roll bending system. In this paper, the particle swarm optimization model with genetic factor and the ant colony model with genetic factor are proposed for the first time. The two models are applied to the hydraulic roll bending system. The simulation results show that:. The two models overcome the problem that particle swarm optimization (PSO) and ant colony algorithm (ACO) are easy to fall into local optimal solution. The control effect is improved further; In order to further verify the reliability of the model, the external interference is applied in the hydraulic roll bending system, and the simulation results show that the ant colony model with genetic factors has the strongest anti-interference ability. It has high control precision. All the simulation in this paper is based on the hydraulic bending roll system of 1220 four-high cold rolling mill in a factory, and the simulation results are carried out on the platform of Matlab software. The simulation results are of high reliability. It provides a very practical reference and reference for the deep research of intelligent control of hydraulic bending roll system of rolling mill, and has important practical guiding significance for the final improvement of shape quality.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG334.9

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