基于模拟退火算法的中厚板精轧机工作辊热膨胀模型

应用模拟退火算法和有限差分法，建立起适用于武钢２８００ ｍｍ四辊轧机的工作辊热膨胀计算模型．此模型是一个半经验的工程运用公式，其参数的估计采用传统的优化方法难以解决，而用模拟退火算法却能得到有效地解决．应用此模型来预报工作辊的一个轧制单位全过程的热凸度变化值，其精度较高．生产使用后表明，此模型具有较高的工程实用性，可以应用于其他各类轧机的轧辊热辊形预测．

中厚板精轧机轧制力预报综合模型研究

为提高中厚板精轧机轧制力的预报精度,建立了Sims公式简化式与人工神经网络相结合的轧制力预报综合模型。以3 000 mm中厚板精轧机实测数据为基础,用Sims公式简化式计算轧制力主值,利用MAT-LAB人工神经网络工具箱,建立BP神经网络模型预报轧制力的偏差值,用提前结束的方法来训练网络。模型的综合采用加法和乘法两种方式。结果表明,与单独采用Sims公式简化式相比,综合模型的预报精度提高很多,而且加法网络算法的预报效果比乘法网络算法更好。

2800mm中厚板精轧机辊型开发与应用

用平面变厚度有限元方法对中厚板精轧机辊系变形分析的基础上 ,应用模拟退火算法 ,建立轧辊磨损、热凸度预报模型及工作辊与支持辊辊形同步解耦设计的理论和方法 ,开发出PMR和PWR辊形 ,成功在 2 80 0mm轧机上长期稳定地使用 。

中厚板精轧机导卫系统改进

针对中厚板精轧机导卫系统运行状况和存在的问题进行了分析研究,对精轧机导卫系统连接方式进行改进,取得了显著效果.

精轧机温度模型有限差分法的算法及应用

主要介绍了在中厚板精轧机二级模型控制系统中温度模型的设计,对其使用的隐式差分方法——Crank-Nicolson方程的应用进行了详细的分析和解释,解读了模型的计算公式及相关的修正及曲线控制,对于模型的实现提出了可靠的论据。

支持辊磨损模型的模拟退火算法求解

在大量实测数据的基础上,结合理论分析,用统计方法建立起适合工程应用的支持辊磨损模型.该模型是一个多峰且高度非线性系统的半经验公式,其参数的估计复杂且计算量大.借助于带记忆的模拟退火算法,得到有效的解决.计算结果表明该模型具有较高的预报精度.在武钢2800四辊轧机应用后,取得明显效果.

基于N4SID子空间辨识的轧机系统性能改进分析

利用N4SID子空间辨识方法对南钢2800 mm中厚板精轧机系统的性能进行了分析。选取轧机的测量信号构成辨识对,利用子空间辨识方法,得到轧机在工作时的高阶动态数学模型。机架在0.63 Hz处有一振动频率,当轧辊旋转频率与该频率一致或接近时容易激发机架振动,对板形和设备正常运转影响较大。实际生产中,精轧机应避免在上述振动频率对应的转速范围36.0～39.0 r.min-1内进行轧制,速度调整后板形得到很好控制,表明模型在轧机系统性能改进分析中是有效的。