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基于改進(jìn)粒子群算法的熱連軋板形板厚解耦控制研究

發(fā)布時間:2020-12-22 01:44
  隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,國內(nèi)鋼鐵行業(yè)更是突飛猛進(jìn),世界鋼鐵行業(yè)的龍頭已有多家來自中國,不過受限于技術(shù)原因,如今我國仍然以粗鋼為鋼鐵的主產(chǎn)品,當(dāng)制造精密儀器和安全系數(shù)較高的要求被提出時,高質(zhì)量與高精密度鋼鐵產(chǎn)品的研制就成為如今急需完成的課題。帶鋼板形和板厚是鋼帶在熱軋過程中兩個非常重要的參數(shù),早期對兩參數(shù)進(jìn)行研究時,一般把它們區(qū)分開來獨立研究,導(dǎo)致鋼材產(chǎn)品質(zhì)量一直不佳。實際上,為了精確控制板形和板厚,提高產(chǎn)品質(zhì)量,應(yīng)把板形板厚系統(tǒng)(AFC-AGC)看成一個綜合的多變量控制系統(tǒng)展開討論。針對AFC-AGC綜合系統(tǒng)的強(qiáng)耦合、非線性、多變量的特性,國內(nèi)外相關(guān)專家研究出大量的控制方法,其中有傳統(tǒng)解耦控制方式、自適應(yīng)解耦控制策略、智能解耦控制策略、非線性與魯棒性控制策略、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量控制等。事實證明,常規(guī)的控制措施最終不能實現(xiàn)滿意的控制效果,為了應(yīng)對此現(xiàn)狀,亟待開發(fā)對此系統(tǒng)具備適用性的控制理論與手段。本文以熱軋現(xiàn)場板形板厚的實際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立了熱連軋的板形板厚綜合數(shù)學(xué)模型。然后,針對建立的數(shù)學(xué)模型,提出了一種基于改進(jìn)免疫粒子群算法(IPSO)與PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(PIDNN)相結(jié)合的解耦策略,形成新... 

【文章來源】:華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
引言
第1章 緒論
    1.1 熱連軋帶鋼生產(chǎn)工藝簡介
    1.2 國內(nèi)外熱軋帶鋼技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國外帶鋼熱軋帶鋼技術(shù)發(fā)展概況
        1.2.2 國內(nèi)帶鋼熱軋帶鋼技術(shù)發(fā)展概況
    1.3 板形板厚控制技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r
        1.3.1 板厚控制技術(shù)
        1.3.2 板形控制技術(shù)
        1.3.3 板形板厚綜合解耦控制技術(shù)
    1.4 本文主要研究的內(nèi)容
第2章 板形板厚綜合控制系統(tǒng)的模型
    2.1 板形板厚解耦控制對象的建立
    2.2 板形板厚靜態(tài)數(shù)學(xué)模型
        2.2.1 彈跳方程
        2.2.2 塑性方程
        2.2.3 板形方程
    2.3 板形板厚動態(tài)數(shù)學(xué)模型
    2.4 多變量系統(tǒng)解耦控制方法研究
        2.4.1 傳統(tǒng)的解耦方式
        2.4.2 自適應(yīng)解耦方式
        2.4.3 智能解耦控制策略
    2.5 本章小結(jié)
第3章 粒子群優(yōu)化算法研究
    3.1 PSO算法
        3.1.1 PSO算法的原理
        3.1.2 PSO算法的描述
        3.1.3 PSO算法的仿真實驗
    3.2 PSO算法的優(yōu)化
        3.2.1 粒子自身探索行為
        3.2.2 免疫PSO算法
    3.3 仿真實驗
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)免疫PSO算法的PIDNN解耦控制
    4.1 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
        4.1.1 PIDNN的特點
        4.1.2 PIDNN的結(jié)構(gòu)形式
        4.1.3 PIDNN控制律計算
    4.2 基于IPSO的PIDNN多變量解耦控制
    4.3 仿真實驗
    4.4 本章小結(jié)
第5章 板形板厚系統(tǒng)解耦控制研究及仿真
    5.1 基于IPSO的PIDNN板形板厚解耦控制
    5.2 板形板厚解耦控制研究及仿真實驗
        5.2.1 傳統(tǒng)PID板形板厚解耦控制研究及仿真
        5.2.2 單神經(jīng)元PID板形板厚解耦控制研究及仿真
        5.2.3 基于IPSO的PIDNN板形板厚解耦控制研究及仿真
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
導(dǎo)師簡介
企業(yè)導(dǎo)師簡介
作者簡介
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號:2930906

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