本文關(guān)鍵詞：軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振智能控制方法研究

  更多相關(guān)文章： 軋機(jī) 二質(zhì)量系統(tǒng) 扭振 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制

【摘要】：隨著現(xiàn)代軋鋼工業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量要求越來越高,對軋機(jī)傳動系統(tǒng)也提出了高精度和高動態(tài)性能的技術(shù)要求。由于電機(jī)與軋輥之間的彈性連接,在發(fā)生負(fù)載擾動時,傳動系統(tǒng)經(jīng)常會出現(xiàn)扭振現(xiàn)象。扭振不僅會降低軋機(jī)傳動系統(tǒng)的動態(tài)性能,甚至還會造成軋鋼機(jī)械設(shè)備的破壞性損壞,影響傳動系統(tǒng)的安全生產(chǎn)。對于實際的軋機(jī)系統(tǒng),本文將傳動系統(tǒng)中的機(jī)械部分和電氣部分作為一個整體來研究。通過分析軋機(jī)傳動系統(tǒng)的機(jī)械傳動部件,將軋機(jī)系統(tǒng)等效成由若干慣性部件和彈性部件構(gòu)成的“質(zhì)量彈簧系統(tǒng)”。然后將該質(zhì)量彈簧系統(tǒng)簡化成二質(zhì)量模型,并利用動力學(xué)方程建立其數(shù)學(xué)模型。本文將軋機(jī)扭振控制問題考慮為含有間隙非線性環(huán)節(jié)且?guī)в型獠扛蓴_的系統(tǒng)設(shè)計問題。從自動控制系統(tǒng)的角度出發(fā),軋機(jī)傳動系統(tǒng)在存在擾動時出現(xiàn)的動態(tài)降速和機(jī)械扭振現(xiàn)象,可以歸結(jié)為自動控制的外擾調(diào)節(jié)問題。為了能將現(xiàn)實中不易直接測量的中間軸扭矩及負(fù)載轉(zhuǎn)速分別進(jìn)行前饋補(bǔ)償和反饋控制,本文設(shè)計了狀態(tài)觀測器來觀測扭矩及負(fù)載轉(zhuǎn)速�？紤]到系統(tǒng)含有非線性環(huán)節(jié)且模型參數(shù)具有不確定性,將狀態(tài)觀測器設(shè)計為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性映射的良好逼近功能及在線自學(xué)習(xí)自調(diào)整的自適應(yīng)性,在線觀測扭矩及負(fù)載轉(zhuǎn)速。針對BP算法的收斂速度慢、已陷入局部最小等缺點,本文提出一種改進(jìn)BP算法。仿真結(jié)果表明,帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器及扭矩前饋補(bǔ)償?shù)碾p閉環(huán)軋機(jī)扭振控制系統(tǒng),動態(tài)性能和抑制扭振效果都比較好,取得了較好的控制效果,驗證了本文所設(shè)計的控制系統(tǒng)對軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振現(xiàn)象的抑制是有效的。為了取得更好的控制效果,本文把模糊控制技術(shù)引入軋機(jī)扭振控制領(lǐng)域,并讓其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合組成模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)。模糊控制是一種結(jié)合了基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、模糊集理論和控制理論成果的智能控制理論。仿真結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)控制效果良好。
【關(guān)鍵詞】：軋機(jī) 二質(zhì)量系統(tǒng) 扭振 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG334.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振特性研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振控制研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 軋機(jī)傳動系統(tǒng)的扭振分析17-26
• 2.1 引言17
• 2.2 軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振發(fā)生的原因17
• 2.3 軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振模型17-25
• 2.3.1 軋機(jī)傳動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)17-18
• 2.3.2 軋機(jī)二質(zhì)量系統(tǒng)模型18-20
• 2.3.3 軋機(jī)二質(zhì)量系統(tǒng)的零極點分析20-22
• 2.3.4 軋機(jī)二質(zhì)量系統(tǒng)的狀態(tài)方程22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 軋機(jī)傳動系統(tǒng)扭振的雙閉環(huán)控制26-37
• 3.1 引言26
• 3.2 軋機(jī)扭振雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)26-28
• 3.3 軋機(jī)扭振雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的擾動穩(wěn)態(tài)誤差分析28-29
• 3.4 軋機(jī)扭振雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的仿真分析29-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器的軋機(jī)扭振智能控制37-57
• 4.1 引言37
• 4.2 狀態(tài)觀測器基本理論37-40
• 4.2.1 狀態(tài)反饋控制37-38
• 4.2.2 狀態(tài)觀測器38-39
• 4.2.3 軋機(jī)二質(zhì)量系統(tǒng)可觀性的證明39-40
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論40-43
• 4.3.1 神經(jīng)元模型40-42
• 4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)42
• 4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)42-43
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43-46
• 4.4.1 BP算法原理43-44
• 4.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)的前饋計算44
• 4.4.3 BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)的調(diào)整44-46
• 4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器軋機(jī)扭振控制系統(tǒng)的實現(xiàn)方法46-49
• 4.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器的結(jié)構(gòu)46-47
• 4.5.2 改進(jìn)BP算法47-48
• 4.5.3 用于軋機(jī)傳動系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器48-49
• 4.6 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器軋機(jī)扭振控制系統(tǒng)仿真分析49-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 第5章 基于模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的軋機(jī)扭振智能控制57-73
• 5.1 引言57
• 5.2 模糊控制的基本結(jié)構(gòu)57-60
• 5.2.1 模糊控制的基本原理57-58
• 5.2.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)58-60
• 5.3 模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID軋機(jī)扭振控制器的原理和結(jié)構(gòu)60-62
• 5.3.1 控制器的原理60
• 5.3.2 控制器的結(jié)構(gòu)60-62
• 5.4 模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID軋機(jī)扭振控制器的設(shè)計62-69
• 5.4.1 模糊PID的設(shè)計62-65
• 5.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和訓(xùn)練65-69
• 5.5 基于模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID軋機(jī)扭振控制系統(tǒng)仿真分析69-72
• 5.6 本章小結(jié)72-73
• 結(jié)論73-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果78-79
• 致謝79-80
• 作者簡介80

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李建雄;方一鳴;石勝利;;軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)的自適應(yīng)輸出反饋控制[J];電機(jī)與控制學(xué)報;2012年01期

2 趙弘;李華德;李擎;;基于魯棒內(nèi)�？刂频母咝阅茏冾l調(diào)速系統(tǒng)[J];電氣傳動;2006年12期

3 范小彬;臧勇;吳迪平;王永濤;;CSP軋機(jī)振動和振紋的試驗研究[J];鋼鐵;2006年10期

4 杜國君;張忠健;高崇一;;考慮打滑和雙間隙影響的厚板軋機(jī)主傳動系統(tǒng)扭振[J];鋼鐵;2013年02期

5 謝海云;霍巖巖;;可逆冷軋機(jī)主傳動雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)設(shè)計[J];科技創(chuàng)新與應(yīng)用;2014年24期

6 魯曉燕,葉黔元,瞿志豪;一類軋機(jī)自激振動現(xiàn)象的分析與解決[J];上海理工大學(xué)學(xué)報;2004年02期

7 楊逢瑜;楊云;吳軍;陳艷麗;王耀;吳亞瑾;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑�？刂圃谲垯C(jī)中的應(yīng)用[J];機(jī)床與液壓;2009年03期

8 ;Statistic PID Tracking Control for Non-Gaussian Stochastic Systems Based on T-S Fuzzy Model[J];International Journal of Automation & Computing;2009年01期

9 王述彥;師宇;馮忠緒;;基于模糊PID控制器的控制方法研究[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2011年01期

10 張瑞成;童朝南;;基于交流傳動的軋機(jī)機(jī)電耦合系統(tǒng)振動特性分析[J];機(jī)械強(qiáng)度;2006年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 劉忠峰;粗軋主傳動扭振抑制的研究[D];東北大學(xué);2009年

2 李友坤;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分析及改進(jìn)應(yīng)用[D];安徽理工大學(xué);2012年

3 杜藝;基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱軋厚度控制方法研究[D];濟(jì)南大學(xué);2013年

4 趙東偉;板帶軋機(jī)機(jī)電傳動系統(tǒng)扭振魯棒控制研究[D];燕山大學(xué);2014年

，

本文編號：786483