基于云模型定性推理的液压弯辊板形控制

云模型将概率论的随机性和模糊集合论的模糊性相融合,能很好地解决不确定性问题,基于此设计了一种二维液压弯辊云模型控制器,其控制策略不需要被控对象的数学模型,只需通过语言原子和云模型将人用语言定性表达的经验和逻辑判断转换到语言控制规则器中,就能实现板形实时在线控制。以某公司1220mm液压弯辊板形控制系统为仿真对象进行仿真实验,结果表明,该控制器简易、快速、控制性能良好、鲁棒性强,较常规模糊控制具有更好的控制品质。

轧机液压弯辊系统PID控制参数的遗传优化

液压弯辊装置调控板形的效果,取决于PID控制器三个参数的优劣,然而传统PID参数整定方法存在精度低、调试时间长的问题。以某钢铁公司1220冷轧机液压弯辊系统为仿真对象,利用变交叉概率和变异概率的自适应遗传算法优化PID控制器参数,从而提高液压弯辊PID控制器的控制性能和自适应能力。仿真结果表明采用此方法优化PID参数,系统的抗干扰能力较强,同时提高了系统的响应速度和控制精度。

HC轧机工作辊弯辊对板形特征参数影响规律的研究

为分析板形调节手段对板形特征参数的影响规律,以HC轧机为例,以倾辊、工作辊弯辊和中间辊横移作为板形调节手段,基于机理模型着重计算了工作辊弯辊板形调节手段对1次2、次、3次和4次板形的影响系数,系统地揭示了工作辊弯辊对各次板形的影响规律,为板形在线控制策略的制定提供了有益的指导和理论依据,也为后续其他板形调节手段的研究奠定了基础。