冷连轧机板形与板厚控制系统的建模与仿真

以某钢厂1 676 mm冷连轧机第4轧机为研究对象,运用机械系统动力学分析软件AD-AMS和有限元分析软件ANSYS联合,建立了该轧机的刚柔耦合多体系统虚拟样机,并应用ADAMS/Hydraulics将板厚、板形控制系统集成在该样机中,建立了机电液一体化的虚拟轧机。求解了轧机的有载辊缝曲线,仿真曲线与现场实测曲线基本吻合,验证了该建模方法的正确性,并仿真了轧件各个关键区域的厚度变化曲线,得到了轧件的各个板凸度变化曲线。

冷带轧机板厚控制系统的模糊预测控制

为了提高板厚控制系统的智能化程度,提出了基于T-S模糊模型的冷带轧机板厚控制系统模糊预测控制策略。在板厚控制系统T-S模糊模型辨识的基础上,采用基于广义预测控制的模糊预测控制算法求解控制律,弥补了规则型模糊控制器的不足。利用板厚控制系统TS模糊模型离线求解模糊预测控制器的规则库,采用强度转移法求解输入信号相对于规则库的隶属度函数值,避免了Diophantine方程的在线递推求解,降低了控制算法的复杂性,提高了实时性。轧制试验结果表明,所提出的控制策略有效改善了板厚控制系统的性能,提高了冷轧带钢的板厚控制精度。

基于灰色预测的模糊免疫PID控制器在板厚控制系统中的应用

针对冷连轧板厚控制系统中存在非线性、时变和时滞等缺点,提出了一种基于灰色预测的模糊免疫PID控制策略。该控制策略借鉴生物免疫系统中的调节作用和模糊推理逻辑可逼近非线性函数的特性,将模糊控制和免疫反馈机理与传统PID控制相结合。同时将灰色预测在线应用,用其预测结果代替被控对象的测量值,与给定输入的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入来调整PID控制器的参数。仿真及现场试验结果表明,该控制策略具有超调量小,调整时间短,抗干扰能力和鲁棒性强等优点,控制效果优于传统控制方法。

基于模糊神经网络的板形板厚综合控制系统

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度.

有色金属电解阳极加工板厚电液伺服控制系统的应用研究

应用监控型液压ＡＧＣ电液伺服自动控制系统，结合工程实际，介绍了电解铜加工的板厚控制系统工作原理，建立了数学模型，分析了系统动态特性．

基于对位学习多目标遗传算法的板形板厚控制

提出了一种基于对位学习多目标遗传算法的板形板厚控制系统设计方法。该方法给出了控制系统的结构,建立了板形板厚控制器参数的多目标优化模型,并采用对位学习多目标遗传算法对该模型进行多目标优化,得到一组控制器参数的Pareto解。在其中选择三个Pareto解对应的控制器参数,作用于板形板厚控制系统做仿真研究。结果表明,所得到的Pareto解集中选定区域的解都可以使系统具有满意的性能,并且对扰动有较好的抑制作用,证实了该方法的有效性。

Mitigation of floor heave in West Kentucky Coal Mine

A West Kentucky mine operation in No. 11 seam encountered floor heave, due to the localized increase in the thickness of the fireclay mine floor. Floor heave has overridden seals installed in two mined out panels. The third seal's location was planned for isolating that area from the Mains. A plan of support has been developed to prevent repetition of the floor heave and related problems outby the seals. The applied ground control measures were successful. An attempt of a 3D numerical modeling was made; thus, it would match the observed behavior of the mine floor and could be used as a design tool in similar conditions. The paper describes sequence of events, an applied mitigation ground control system, and the first stage of numerical modeling.