本文關(guān)鍵詞：基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙輥鑄軋力的研究

  更多相關(guān)文章： 雙輥薄帶駐扎 鑄軋力 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 復(fù)合控制

【摘要】：近年來,雙輥薄帶鑄軋技術(shù)取得了令人矚目的成就,受到了世界冶金鑄造界廣泛的重視,所以需要不斷的完善工藝來盡快實現(xiàn)工業(yè)化生產(chǎn)。在我國,雖然雙輥薄帶鑄軋已經(jīng)研究了很多年,但是與國外技術(shù)水平還有很大的差距。雙輥薄帶鑄軋這項技術(shù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)很復(fù)雜,對控制的要求具有速度快、精度高的特點。至今,工藝還不是很成熟,對控制系統(tǒng)的設(shè)計還沒有一套完整的控制理論。因此,到現(xiàn)在為止都還在處于摸索之中。雙輥鑄軋鑄軋力的控制是整個鑄造工藝過程成功與否的至關(guān)重要的環(huán)節(jié),是雙輥鑄軋工藝中的一個重要課題。由于連鑄工藝的特殊性,在鑄軋熔池中金屬會經(jīng)歷從高溫液體到半固體、固體的變化,會涉及到溫度場、速度場等,因此對鑄軋力的數(shù)學(xué)建模就顯得比較麻煩。常見的建模方法是將鑄軋區(qū)域分為液相區(qū)、糊狀區(qū)和固相區(qū),根據(jù)三個區(qū)域不同的物理特性、材料特性分別計算,最后根據(jù)一定的計算規(guī)則獲得總的鑄軋力。但是由于本身的復(fù)雜性,數(shù)學(xué)模型并不能完全反映鑄軋力的實質(zhì)。本文在分析了影響鑄軋力的外部因素后,提出了一種基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑄軋力計算模型。并且提出了一種鑄軋力的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID復(fù)合控制方法。本文是以遼寧科技大學(xué)鎂合金鑄軋工程中心的項目為研究背景,首先介紹了鎂合金雙輥薄帶鑄軋過程的工藝流程以及對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了敘述,接著對鑄軋力計算進(jìn)行了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模,簡要說明了這種方法存在的問題。在根據(jù)實際實驗數(shù)據(jù)分析了雙輥鑄軋鑄軋力影響因素后,引出了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑄軋力計算模型。在此前提下,引入CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID復(fù)合控制,實現(xiàn)鑄軋力的控制仿真實驗。Matlab仿真實驗表明,鑄軋力的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型具有很好準(zhǔn)確性,與實際值的誤差不超過百分之六。而且鑄軋力的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID復(fù)合控制方法是有效的。對比于普通的PID控制,具有魯棒性強(qiáng)和動態(tài)性能好的優(yōu)點。Matlab仿真實驗中所使用的實驗數(shù)據(jù)全部來自遼寧科技大學(xué)鎂合金鑄軋工程中心。
【關(guān)鍵詞】：雙輥薄帶駐扎 鑄軋力 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 復(fù)合控制
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG335.9;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 緒論10-18
• 1.1 雙輥薄帶鑄軋的工藝簡介10-12
• 1.2 雙輥連鑄技術(shù)概況12-16
• 1.2.1 國外雙輥連鑄技術(shù)的發(fā)展概況12-14
• 1.2.2 國內(nèi)雙輥薄帶鑄軋的發(fā)展?fàn)顩r14-16
• 1.3 雙輥薄帶鑄軋鑄軋力研究現(xiàn)狀16
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容16-18
• 2. 雙輥薄帶鑄軋鑄軋力數(shù)學(xué)分析18-20
• 2.1 鑄軋工作區(qū)域劃分18
• 2.2 凝固區(qū)鑄軋力18-19
• 2.3 變形區(qū)鑄軋力計算19
• 2.4 總鑄軋力模型19-20
• 3. CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理20-30
• 3.1 CMAC結(jié)構(gòu)20-21
• 3.2 CMAC工作原理21-23
• 3.3 基于信度分配的平衡學(xué)習(xí)CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法23-30
• 3.3.1 常規(guī)CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分級量化方法23-25
• 3.3.2 基于信度分配的CMAC（CA-CMAC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25
• 3.3.3 改進(jìn)的基于信度分配的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ICA-CMAC）25-26
• 3.3.4 地址函數(shù)研究26
• 3.3.5 網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果26-30
• 4. 雙輥鑄軋工藝及過程參數(shù)對鑄軋力的影響30-34
• 4.1 雙輥鑄軋工藝流程30
• 4.2 澆注溫度的影響30-31
• 4.3 熔池液位高度的影響31-32
• 4.4 預(yù)設(shè)輥縫的影響32
• 4.5 輥速的影響32-34
• 5. 基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑄軋力計算的研究34-37
• 5.1 鑄軋力影響因素數(shù)據(jù)預(yù)處理34
• 5.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑄軋力模型結(jié)構(gòu)34-35
• 5.2.1 模型輸入的選取34-35
• 5.2.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑄軋力計算模型35
• 5.3 仿真結(jié)果分析35-37
• 6. 鑄軋力控制理論及仿真37-50
• 6.1 PID控制簡介37-39
• 6.2 模糊PID控制器基礎(chǔ)理論39-43
• 6.2.1 模糊PID控制器基本原理39-40
• 6.2.2 模糊PID控制器的模糊化及其隸屬度函數(shù)40
• 6.2.3 模糊PID控制器規(guī)則表以及模糊推理40-43
• 6.3 CMAC與PID復(fù)合控制43-45
• 6.3.1 CMAC與PID復(fù)合控制基本結(jié)構(gòu)43-44
• 6.3.2 CMAC與PID復(fù)合控制算法步驟44-45
• 6.4 雙輥鑄軋鑄軋力控制系統(tǒng)仿真45-49
• 6.4.1 鑄軋力PID控制仿真45-46
• 6.4.2 模糊PID控制仿真46-47
• 6.4.3 CMAC與PID復(fù)合控制仿真47-49
• 6.5 控制系統(tǒng)仿真效果對比49-50
• 7. 結(jié)論與展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況55-56
• 致謝56-57
• 作者簡介57-58

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 杜文莉,錢鋒,劉漫丹,張凱;4-CBA Soft Sensor Based on Fuzzy CMAC Neural Networks[J];Chinese Journal of Chemical Engineering;2005年03期

2 JIA Chun-yu;SHAN Xiu-ying;CUI Yan-cao;BAI Tao;CUI Fa-jun;;Modeling and Simulation of Hydraulic Roll Bending System Based on CMAC Neural Network and PID Coupling Control Strategy[J];Journal of Iron and Steel Research(International);2013年10期

3 馬華華;張展羽;朱新國;祝卓;;基于CMAC的區(qū)域水安全評價技術(shù)及其應(yīng)用[J];中國農(nóng)村水利水電;2010年04期

4 陳立軍;孫博;薛宏;趙麗麗;;過熱汽溫改進(jìn)CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[J];化工自動化及儀表;2010年11期

5 ;Effects of coal rank, Fe_3O_4 amounts and activation temperature on the preparation and characteristics of magnetic activated carbon[J];Mining Science and Technology;2010年06期

6 張蕾,曹其新,Jay Lee,Frank L. Lewis;基于PCA-CMAC的設(shè)備性能退化評估(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2005年03期

7 汪魯才,戴瑜興,羅文欽;CMAC網(wǎng)絡(luò)理論在商場照明設(shè)計中的應(yīng)用[J];照明工程學(xué)報;2000年03期

8 鮑瓊;顧幸生;;基于信度分配的串行集成CMAC及其仿真[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年05期

9 俞洪,俞金壽;一種新型的模糊CMAC網(wǎng)絡(luò)的研究及應(yīng)用[J];化工自動化及儀表;2003年03期

10 劉學(xué)才;宋俊杰;宋濤;;基于CMAC的PID控制在液位控制中的研究與仿真[J];鞍山科技大學(xué)學(xué)報;2007年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;A New Control Strategy of Artificial Climate Chest Temperature and Humidity on Bi-CMAC[A];2009中國控制與決策會議論文集（2）[C];2009年

2 ;A New Improved CMAC Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

3 ;A New Control Strategy Based On an Novel Improved Credit Assigned CMAC Inverse Model Implemented In Artificial Climate Chamber Network[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

4 D．P．KWOK;;CMAC NEURAL NETWORK BASED MULTI-MODE INTELLIGENT CONTROL ALGORITHM[A];1995年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集（上冊）[C];1995年

5 侯媛彬;韓崇昭;;采用CMAC網(wǎng)學(xué)習(xí)非線性函數(shù)[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1996年

6 劉慧;許曉鳴;張鐘俊;;基于CMAC的在線學(xué)習(xí)控制[A];1995年中國控制會議論文集（上）[C];1995年

7 蘇剛;陳增強(qiáng);袁著祉;;小腦模型關(guān)節(jié)控制器(CMAC)理論及應(yīng)用[A];中國儀器儀表學(xué)會第五屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2003年

8 徐偉;肖寶弟;;基于CMAC-PID算法的列車控制仿真[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

9 沈智鵬;郭晨;劉海燕;;一種基于廣義模糊CMAC的模型參考自適應(yīng)控制[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

10 易健雄;陳昕靜;張正道;;基于CMAC的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷分析儀系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李鑫;基于CMAC的多驅(qū)動系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃俊;基于遺傳算法和CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物內(nèi)照度場重構(gòu)方法研究及其應(yīng)用[D];安徽建筑大學(xué);2015年

2 劉寶偉;基于改進(jìn)CMAC算法的凈水混凝投藥系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D];遼寧科技大學(xué);2015年

3 劉東昆;鏈篦機(jī)溫度場控制研究[D];遼寧科技大學(xué);2016年

4 王超;基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙輥鑄軋力的研究[D];遼寧科技大學(xué);2016年

5 趙文姣;基于粗糙集的改進(jìn)CMAC網(wǎng)絡(luò)板形預(yù)測模型的研究[D];燕山大學(xué);2012年

6 馬鄭列;CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型改進(jìn)及在油藏工程中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2012年

7 劉大磊;道路模擬試驗臺CMAC與PID復(fù)合控制仿真研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2009年

8 易治;基于CMAC與PID并行控制某火工伺服系統(tǒng)研究[D];南京理工大學(xué);2007年

9 陶湘廳;基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動位置伺服系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2009年

10 吳磊;校直機(jī)電液伺服系統(tǒng)CMAC與PID并行控制的研究[D];蘭州理工大學(xué);2011年

，

本文編號：832345