本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)粒子群算法的冷連軋規(guī)程優(yōu)化與位置控制研究

  更多相關(guān)文章： 軋制規(guī)程 APC系統(tǒng) PID控制 多目標(biāo)粒子群

【摘要】：合理的軋制規(guī)程能夠提高板形質(zhì)量,減小對軋機磨損,提高軋機使用壽命。恰當(dāng)?shù)睦溥B軋APC系統(tǒng)PID參數(shù)可提高軋機控制精度和生產(chǎn)效率。本文以某廠1250mm五機架冷連軋機為研究對象,針對冷連軋機軋制規(guī)程優(yōu)化和APC系統(tǒng)PID控制參數(shù)展開研究,主要內(nèi)容包括以下幾個方面:針對多目標(biāo)粒子群算法收斂性和分布性難以均衡的問題,引入平行坐標(biāo)系策略,通過分析算法的收斂潛能和分布性,引導(dǎo)種群速度和位置更新,同時為了防止算法陷入局部最優(yōu),引入帶個體擾動的速度更新策略。將改進后的多目標(biāo)粒子群算法應(yīng)用于冷連軋機軋制規(guī)程優(yōu)化,以預(yù)防打滑和等相對負荷為目標(biāo)函數(shù),獲得一組互不支配的規(guī)程設(shè)定解。通過仿真驗證,該算法獲得的規(guī)程設(shè)定明顯優(yōu)于原規(guī)程,可有效提高板材質(zhì)量,降低對軋機損耗。為快速追蹤不同環(huán)境下Pareto前沿,提出一種基于多領(lǐng)導(dǎo)粒子策略的動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法,依據(jù)當(dāng)前最優(yōu)解信息,選擇多個全局最優(yōu)領(lǐng)導(dǎo)粒子引導(dǎo)種群快速且均勻地向真實前沿逼近,并引入環(huán)境變化檢測算子檢測環(huán)境是否發(fā)生變化。將基于多領(lǐng)導(dǎo)粒子策略的動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法應(yīng)用于冷連軋機APC系統(tǒng)PID控制參數(shù)整定中,當(dāng)APC系統(tǒng)隨環(huán)境發(fā)生改變時,可重新整定優(yōu)化出一組新的PID控制參數(shù),提高冷連軋機控制精度和生產(chǎn)效率。最后,對本文研究內(nèi)容進行總結(jié),歸納概括課題研究創(chuàng)新點,并指明了本課題近一步的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：軋制規(guī)程 APC系統(tǒng) PID控制 多目標(biāo)粒子群
【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】：2016
【分類號】：TG335.13;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景及研究意義10
• 1.2 冷連軋機生產(chǎn)規(guī)程優(yōu)化與控制研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 冷連軋機規(guī)程優(yōu)化研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 冷連軋機APC控制系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 多目標(biāo)粒子群算法研究進展13-14
• 1.3 主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 五機架冷連軋機自動化系統(tǒng)概述16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 過程控制級16-24
• 2.2.1 軋制規(guī)程優(yōu)化相關(guān)數(shù)學(xué)模型17-21
• 2.2.2 軋制規(guī)程多目標(biāo)優(yōu)化模型21-23
• 2.2.3 約束條件23
• 2.2.4 1250mm冷連軋機工藝參數(shù)23-24
• 2.3 基礎(chǔ)自動化級24-26
• 2.3.1 冷連軋機APC系統(tǒng)介紹24
• 2.3.2 冷連軋機APC系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于改進MOPSO算法的冷連軋規(guī)程優(yōu)化研究27-37
• 3.1 引言27
• 3.2 多目標(biāo)粒子群算法27-30
• 3.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題數(shù)學(xué)描述及相關(guān)概念27-28
• 3.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題測試函數(shù)28-29
• 3.2.3 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法基本原理29-30
• 3.2.4 存在的問題30
• 3.3 改進的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法30-34
• 3.3.1 分布性能和收斂性能計算31-32
• 3.3.2 基于Pareto熵和個體擾動的全局最優(yōu)領(lǐng)導(dǎo)粒子選擇策略32-34
• 3.4 冷連軋規(guī)程優(yōu)化仿真研究34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于DMPSO的冷軋APC系統(tǒng)PID參數(shù)整定研究37-53
• 4.1 引言37
• 4.2 動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法37-40
• 4.2.1 動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法數(shù)學(xué)描述37-38
• 4.2.2 動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法測試函數(shù)38-39
• 4.2.3 動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法性能評價指標(biāo)39
• 4.2.4 動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法基本原理39-40
• 4.3 基于多領(lǐng)導(dǎo)粒子策略的動態(tài)多目標(biāo)粒子群算法40-48
• 4.3.1 基于多領(lǐng)導(dǎo)粒子的速度更新策略40-41
• 4.3.2 外部存檔維護策略41
• 4.3.3 環(huán)境變化檢測機制41-42
• 4.3.4 算法流程42
• 4.3.5 時間復(fù)雜度分析42-43
• 4.3.6 仿真研究43-48
• 4.4 冷連軋機APC系統(tǒng)PID控制參數(shù)整定48-52
• 4.4.1 PID參數(shù)整定模型48
• 4.4.2 目標(biāo)函數(shù)的確定48-49
• 4.4.3 仿真研究49-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果59-60
• 致謝60

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