四辊CVC冷带轧机板形预测控制研究.docx

四辊CVC冷带轧机板形预测控制研究
四辊CVC冷带轧机板形预测控制研究
摘要：随着冷带轧机对板形的要求日益严格，传统的板形控制方法已不能满足要求。本文针对四辊CVC冷带轧机进行板形预测控制研究，提出了一种基于神经网络的预测控制方法，并对其进行了仿真验证，结果表明该方法能够有效改善轧制过程中的板形控制效果。
关键词：四辊CVC冷带轧机、板形预测、控制、神经网络
1.引言
在钢铁行业中，轧制是一项重要的工艺环节，其结果直接关系到产品质量。板形控制是冷带轧机中的一个重要问题，其目标是使轧制后的金属板形尽量接近期望的形状。然而，由于轧制过程中存在的许多不确定性因素，传统的板形控制方法已经无法满足要求，需要寻找新的解决方案。
2.四辊CVC冷带轧机
四辊CVC冷带轧机是一种先进的轧制设备，其特点是可实现辊缝形状的在线调整。通过控制辊缝形状的变化，可以实现对板形的控制。然而，在实际应用中，由于轧制过程中存在的各种不确定性因素，传统的控制方法已无法满足要求，需要引入预测控制方法来改善板形控制效果。
3.板形预测控制方法
在本文中，我们提出了一种基于神经网络的板形预测控制方法。该方法首先建立一个神经网络模型，输入为轧制前的板形数据和轧制参数，输出为轧制后的板形数据。然后，通过训练神经网络模型，使其能够准确地预测轧制后的板形。最后，将预测的板形数据与期望的板形数据进行比较，计算误差，并通过调节辊缝形状来实现对板形的控制。
4.仿真验证
为验证所提出的板形预测控制方法的有效性，我们进行了仿真实验。使用Matlab软件，建立了四辊CVC冷带轧机的仿真模型，并将所提出的板形预测控制方法应用于仿真模型中。通过对比预测的板形数据和期望的板形数据，计算了控制误差。结果表明，所提出的方法能够有效地改善轧制过程中的板形控制效果。
5.结论
本文针对四辊CVC冷带轧机进行了板形预测控制研究，提出了一种基于神经网络的预测控制方法，并进行了仿真验证。结果表明，所提出的方法能够有效改善轧制过程中的板形控制效果。未来的研究可以进一步探索其他预测控制方法，并将其应用于实际生产中，以进一步提高板形控制的精度和稳定性。
参考文献：
[1]Deng,D.,Zhou,J.,Chen,Y.,etal.(2019).Metalstripshapecontrolincoldrollingusinganeural-genetichybridmodel.JournalofMaterialsProcessingTechnology,273,116307.
[2]Tian,Z.,Qin,L.,Zhou,J.,etal.(2020).Hybriddifferentialevolutiontrainingofneuralnetworkforshapecontrolincoldrolling.JournalofManufacturingSystems,54,226-235.
[3]Zhang,X.,Wei,G.,Tian,J.,etal.(2021).Anewgeneticalgorithm-basedapproachforstripshapecontrolincoldrolling.EngineeringOptimization,53(8),1719-1733.
[4]Li,Z.,Guo,Q.,&Guo,H.(2018).Ahybridmodelforstripshapepredictionofsteelcoldrollingprocessbasedonsupportvectorregressionandparticleswarmoptimization.JournalofIntelligentManufacturing,29(2),417-429.
[5]Xie,W.,Li,Z.,Zhang,R.,etal.(2019).Stripshapepredictionofcoldrollingprocessusinghybridneuralnetworkbasedonfruitflyoptimizationalgorithm.JournalofMaterialsProcessingTechnology,266,559-568.