現(xiàn)代板帶軋機(jī)數(shù)學(xué)模型的研究與應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:現(xiàn)代板帶軋機(jī)數(shù)學(xué)模型的研究與應(yīng)用 出處:《北京科技大學(xué)》2016年博士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 板帶軋機(jī) 數(shù)學(xué)模型 溫度場 軋制力 板形
【摘要】:板帶生產(chǎn)綜合自動化控制系統(tǒng)是復(fù)雜工業(yè)過程控制最具代表性的系統(tǒng)。板帶軋制生產(chǎn)中控制對象具有多變量、強(qiáng)耦合、非線性、大滯后和時變性等復(fù)雜性,對控制系統(tǒng)而言尤其以高精度、高速度為特征,是冶金企業(yè)過程控制系統(tǒng)中復(fù)雜程度最強(qiáng)、控制難度最高的綜合自動化系統(tǒng),其控制水平與規(guī)模在相當(dāng)程度上代表和反映一個國家工業(yè)化、自動化、信息化的發(fā)展水平。相對于傳統(tǒng)的板帶軋機(jī)而言, “現(xiàn)代”板帶軋機(jī)具有液壓驅(qū)動的機(jī)械設(shè)備、交流調(diào)速的主輔電氣傳動、完備的三級計算機(jī)控制系統(tǒng)和齊全的檢測儀表等特征,軋制過程必依賴于數(shù)學(xué)模型。為此,數(shù)學(xué)模型是現(xiàn)代板帶軋機(jī)控制中的核心和關(guān)鍵技術(shù)。建立和應(yīng)用高可用性、高精度的數(shù)學(xué)模型,是冶金企業(yè)能夠持續(xù)開發(fā)和生產(chǎn)出滿足需要的板帶材品種,不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量,保持穩(wěn)定生產(chǎn),節(jié)能降耗,降低成本,從而提升綜合競爭力的技術(shù)基礎(chǔ)。論文以板帶軋機(jī)生產(chǎn)過程為對象,從理論建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度出發(fā),研究板帶軋機(jī)復(fù)雜的機(jī)理模型;研究以優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量,提高生產(chǎn)效率為目標(biāo),充分利用工業(yè)過程的歷史和實時數(shù)據(jù),運(yùn)用人工智能、統(tǒng)計及有限元分析等基于知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法。從而分析并建立現(xiàn)代板帶軋機(jī)的關(guān)鍵數(shù)學(xué)模型,把數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)效益和產(chǎn)品質(zhì)量的優(yōu)勢。本文主要研究工作及創(chuàng)新點有以下4個方面:1)提出將遺傳算法與有限元分析合理結(jié)合,建立軋輥溫度場及熱輥形模型,并分析軋制參數(shù)對溫度場的影響,使熱輥形對板形的影響最小化,為板形控制提供有效的技術(shù)支持。2)結(jié)合小波多分辨分析和多RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋制力建模方法,將軋制力分解重構(gòu)為對應(yīng)于不同影響因素的子信號,建立一個多RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。仿真結(jié)果表明該模型可以真實反映軋制力變化的內(nèi)在機(jī)理,而且網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間短、預(yù)測精度高,是軋制力建模的一種有效方法。3)對彎輥力設(shè)定中的關(guān)鍵參數(shù)——工作輥相對撓度進(jìn)行詳細(xì)推導(dǎo),并采用顯式動力學(xué)彈塑性有限元法,建立四輥軋機(jī)彎輥力模型,研究并分析液壓彎輥力對軋制過程中板形參數(shù)以及工作輥參數(shù)的影響規(guī)律,為進(jìn)一步建立和優(yōu)化板形控制模型奠定基礎(chǔ)。4)推導(dǎo)以勒讓德多項式為基模式的板形識別模型,并運(yùn)用真實過程數(shù)據(jù)仿真驗證其優(yōu)越性。該模型計算量小,多項式系數(shù)直接對應(yīng)于板形控制的三種基本手段,物理意義明確,工程實施靈活快捷。研究成果已成功應(yīng)用在某鋁箔廠1850mm冷軋生產(chǎn)線中,取得良好的控制效果。論文的研究進(jìn)一步豐富了基于知識與數(shù)據(jù)驅(qū)動的復(fù)雜工業(yè)過程的優(yōu)化建模理論與方法,以信息化帶動工業(yè)化,實現(xiàn)現(xiàn)代板帶軋機(jī)的優(yōu)化運(yùn)行與控制。
[Abstract]:Strip production of integrated automation control system is a complex industrial process control system. The most representative strip rolling production control object with multi variable, strong coupling, nonlinear, large delay and time-varying complexity, especially the control system with high precision, high speed characteristic, is the complexity of process control in metallurgical enterprises in the strongest, the difficulty to control the integrated automation system is the highest, the control level and scale to represent and reflect the industrialization of a country in a considerable degree of automation, the development level of informatization. Compared with the traditional rolling mill, the "modern" strip mill with mechanical equipment hydraulic drive, electric drive and auxiliary AC drive complete, three level computer control system and complete testing instruments and other characteristics, the rolling process will depend on the mathematical model. Therefore, the mathematical model of modern rolling mill control The core and key technology. The establishment and application of high availability, high accuracy mathematical model, is the metallurgical enterprises continue to develop and produce strip varieties need, and continuously improve product quality, stable production, energy saving, cost reduction, so as to enhance the comprehensive competitiveness of the basic technology. Based on the strip production the process of rolling mill as the research object, theoretical modeling and data driven from the perspective of research, mechanism model of strip mill complex; research to optimize product quality, improve the production efficiency as the goal, to make full use of the industrial process of historical and real-time data, using artificial intelligence, statistical analysis and finite element modeling method based on data-driven and knowledge to analysis and establish the mathematical model of the key of modern rolling mill, the data resources advantage into the production efficiency and product quality advantages. The main research work The following 4 aspects of innovation: 1) is put forward based on genetic algorithm and finite element analysis to establish a reasonable combination of roll temperature field and thermal contour model, and analyze the effect of rolling parameters on the temperature field, the heat roller shape to minimize the impact on the shape and shape control to provide effective technical support for the.2 board with the rolling force) modeling method of wavelet multiresolution analysis and RBF neural network, the decomposition and reconstruction for rolling force corresponding to the different influencing factors of sub signal, establish a multi RBF neural network model. The simulation results show that the model can reflect the inherent mechanism of the rolling force changes, and the network training time is short, the prediction accuracy high.3 is an effective method for rolling force modeling) detailed derivation of the key parameters of relative deflection of work roll bending force setting in, and by using the dynamic explicit elastic-plastic finite element method, the establishment of four roller mill roll bending Force model, research and analyze the influence of shape parameters in the rolling process of plate and the work roll parameters of hydraulic roll bending force, to further establish and optimize the shape control model is derived by Legendre.4) lay the foundation for flatness recognition model based on polynomial model, and use real process data to verify the superiority of the simulation. Model computation, polynomial coefficients directly corresponding to the three basic means to shape control, clear physical meaning, project implementation, flexible and efficient. The research results have been successfully applied in a 1850mm aluminum foil factory cold rolling production line, achieve good control effect. The paper further enriches the theory and method of optimization modeling of complex industrial process knowledge and based on data driven, drive industrialization with informatization, optimizing operation and control of modern rolling mill.
【學(xué)位授予單位】:北京科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TG333;O174.2;TP183
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,本文編號:1359621
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