提高轧辊偏心信号频谱分析精度的方法

针对目前冷轧生产中因轧辊偏心引起带材厚度波动的问题,提出了一种提高轧辊偏心信号频谱分析精度的方法。该方法综合应用伪点剔除技术、抗混滤波技术和平滑趋势技术对原始轧辊偏心信号进行预处理,再使用改进的快速傅立叶变换算法对预处理后的信号进行分析,其频谱分辨率明显提高。现场测试表明,经该方法分析ABB压头采集到的轧辊偏心信号,其频谱分辨精度明显高于以往用快速傅立叶变换算法的分辨精度,从而可以快速准确地诊断轧辊偏心所造成的影响。

轧辊偏心先进控制算法和实验研究

首先研究了先进的HMFFT和A-WAVELET算法,然后依托实验室的四辊液压轧机,对这两种轧辊偏心算法进行了实验研究.提出了一种有效的偏心相位检测和控制方法,建立了轧辊偏心控制的两级控制系统,进行了两种算法的软件设计和编程,在液压轧机上进行了实验.实验效果明显,采用先进算法的两级偏心控制系统为实际生产线轧辊偏心控制问题的实施解决提供了一种新的整体解决方案.

轧辊偏心补偿重复控制系统的设计与仿真

针对常用的PID轧机辊缝控制系统在补偿轧辊偏心这一周期信号时,会产生很大的稳态跟踪误差,常使偏心补偿失败的问题,应用重复控制基本理论设计了一种新的轧辊偏心补偿系统,这种系统在对轧辊偏心周期信号进行补偿时,具有对偏心补偿信号无稳态偏差跟踪的特点.仿真证明这种轧辊偏心补偿重复控制系统的输出补偿效果非常好,稳态精度很高,远远优于常用的PID控制补偿系统,使偏心补偿控制的成功率大为提高.

多分辨小波控制器在轧辊偏心控制中的应用

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器，它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解．机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响，比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等，这些影响体现在不同的尺度上．通过小波的多分辨分解，这些不同尺度上的信息被区分开来，然后在控制中对轧辊偏心进行补偿．仿真实验表明该方法是有效的．

基于高阶累计量Root-MUSIC法和Prony法的轧辊偏心谐波参数估计

针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,以及FFT(Fast Fourier Transform)法对轧辊偏心信号分析的局限性,研究了一种基于四阶累积量的Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法.利用基于四阶累积量的Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时由Root-MUSIC求得的根直接使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位.仿真结果和实验结果也验证了结合方法的可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍具有较高的频谱分辨率和估计精度,能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上具有FFT法无法比拟的优越性.

基于高阶累积量MUSIC法的轧辊偏心信号提取

针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,研究了一种基于高阶累积量的MUSIC法和Prony法相结合的轧辊偏心信号提取新方法。首先采用基于高阶累积量的MUSIC法对偏心信号进行空间分解达到降阶的效果,能够有效地抑制噪声,在信噪比低时仍具有高的频谱分辨率,能准确提取出偏心谐波的频率及谐波的个数,对于频率相近的偏心谐波信号,不存在频带重叠的问题,克服了低信噪比时FFT法出现的频谱泄漏和栅栏效应等缺点。通过高阶累积量MUSIC法对偏心信号进行了消噪和降阶预处理后,使用Prony方法进一步估计偏心信号的各次谐波幅值和相位,弥补了Prony法对噪声敏感的弱点及对信号阶数的要求,充分发挥了其优点。仿真及实验结果验证了该结合方法的可行性和有效性,低信噪比时能够准确提取出偏心信号参数,重构的偏心模型比FFT法精度高,偏心补偿效果明显。

基于小波变换的轧辊偏心分析与仿真

为了提高热轧带钢厚度精度,针对以快速傅立叶变换为基础的轧辊偏心识别方法的固有缺陷,利用在小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中的模极大值传递特性的不同,提出一种基于小波变换识别轧辊偏心的新方法,用于分析轧制力信号和厚差信号,并将信号从随机噪声中有效分离出,实现对轧辊偏心的动态补偿·仿真研究表明,小波变换补偿轧辊偏心优于快速傅立叶和其改进算法,可使轧辊偏心引起的厚度波动减少90%·设计基于小波分析的轧辊偏心补偿控制的方法,使补偿控制系统更有效地工作,对外界环境干扰具有很好的适应性和对偏心信号实行动态实时的补偿控制·

改进小脑模型网络对轧辊偏心谐波的分频辨识

针对连续轧钢机轧辊偏心谐波信号具有严重的非线性特性,提出一种采用改进的小脑模型控制器(ICMAC)神经网络对轧辊偏心进行分频辨识的方法。该方法基于改进的Prony参量法对轧辊偏心信号进行估计,利用ICMAC对非线性的逼近能力,对不同频率不同幅值的轧辊偏心谐波进行分频辨识,然后提取连轧机轧辊偏心信号非线性谐波,从而得到混合了各次谐波的轧辊偏心信号的最简模型。仿真结果表明,该方法与常规的BP网络辨识建模方法相比,不仅辨识结果的置信度高,而且能明显识别出对控制精度影响较大的谐波,可为进一步消除连轧机轧辊偏心信号提供依据。

轧辊偏心及其控制问题的分析与展望

结合国内外的研究成果,简述了轧辊偏心的成因、特点和不同厚度控制模式下的影响;对国内外的各种轧辊偏心控制模型和算法进行了分析和归纳,探讨了其各自的优缺点;对轧辊偏心控制存在的应用问题进行了分析和展望。

基于微分进化的MFFT轧辊偏心诊断技术

针对FFT对轧辊偏心信号分析的局限性,提出了基于微分进化的MFFT方法。论述了方法的基本思想、实现过程及其关键步骤。通过仿真实验表明,基于微分进化的MFFT方法可以较好地分析当采样持续时间不是信号周期整数倍时的轧辊偏心信号。以某五机架冷连轧机为研究对象,应用基于微分进化的MFFT方法实现对轧辊偏心的诊断,结果表明:在该五机架连轧机中,第1架轧机的轧辊偏心因素、末架轧机的轧辊偏心因素及热轧前钢坯上的水印因素,是造成末架轧机轧制力波动的主要原因。该诊断方法可以为轧辊偏心的定性分析与在线控制及补偿提供可靠的依据。

基于一种改进提升小波变换的轧辊偏心自寻优控制

为了提高传统小波变换的性能,使用提升小波变换提取轧辊偏心信号,并对其进行在线自寻优控制.采用一种改进的蚁群算法优化小波阈值,并运用自寻优策略对系统参数进行优化.提升小波不依赖傅里叶变换,计算简单,运行速度快.仿真试验表明,该方法是有效的,对外界环境干扰具有很好的适应性,能够实现轧辊偏心信号的实时动态控制.

轧辊偏心的H_∞输出反馈鲁棒重复控制

针对轧辊偏心问题,用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了用于轧辊偏心补偿控制的H∞输出反馈鲁棒重复控制器,首先引入动态输出反馈来保证闭环系统的鲁棒稳定性,把重复控制器设计问题转化为H∞动态反馈控制器的设计问题,采用变量替换法将非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式并对其求解进而得到控制器参数.另外在采用上述控制器保证系统鲁棒稳定性的同时,通过在重复控制器中引入一个前向系数进一步改善和提高系统的动态性能与稳态控制精度.理论证明与仿真研究表明当系统对象参数存在摄动时,这种控制器仍能有效地补偿轧辊偏心对产品质量的影响.

轧辊偏心中轧制力滤波与补偿的一种新方法

论述一种实用的轧辊偏心中轧制力滤波与补偿的新方法。通过检测受轧机影响的那一部分轧制力 ,可实现厚度AGC的实时在线控制。这可有效地抑制偏心的影响 ,提高厚度控制精度。文中给出了仿真的结果。

一种基于改进FFT的轧辊偏心分析及补偿方法

针对板带材生产过程中的轧辊偏心问题,提出基于粒子群算法的优化方法对轧制力波动信号进行频谱分析,优化采样过程中采样持续时间,实现整周期采样,克服直接使用快速傅里叶变换进行分析时易出现栅栏效应和频谱泄漏的局限性。仿真验证了方法的可行性。采集某厂650六辊可逆冷轧机的轧制力数据,为得到与优化的采样持续时间相对应的采样点,提出一种基于插值算法的数值估算方法,利用所提方法对轧制力波动进行分析,提取偏心信号并对其进行补偿,证明方法具有实用性。

基于阶比跟踪的带钢冷轧过程轧辊偏心信号分析

针对板带轧制厚度控制过程中轧辊偏心扰动难以在线测量和准确表达问题,提出新的系统解决方法。根据板带轧制原理,建立轧辊偏心在线软测量模型,通过采集得到的压下缸位移、轧制力、出口板厚等数据对轧制过程中的轧辊偏心信号进行计算,从而解决轧辊偏心难以在线测量的问题。为解决轧制过程速度变化带来的偏心信号频率和周期的变化问题,在轧辊偏心分析中,引入阶比跟踪技术计算角域等角度采样时标,通过拉格朗日插值计算实现角域重采样,把轧制过程数据的时间序列转化为轧辊转动等角度采样的角域序列。同时,通过厚度信号的角域平移,解决由板厚信号滞后带来的数据不匹配问题。利用小波滤波、相干时间平均法实现依据带钢冷轧过程数据进行轧辊角域偏心波形的分析和提取,为实现轧辊偏心的有效补偿打下基础。

基于BP网络逆模型的轧辊偏心自适应逆控制

针对冷轧带钢生产中的轧辊偏心控制问题,将神经网络与自适应逆控制相结合,提出一种基于BP网络逆模型的自适应逆控制方法。将系统的动态特性控制和对象的噪声控制分成两个独立的过程,当动态性能达到最优时,对象扰动的影响也减到最小。将该方法应用到350 mm四辊可逆液压轧机上,仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态特性。

冷轧机的轧辊偏心鲁棒重复控制

设计了用于冷轧机的轧辊偏心补偿的鲁棒重复控制器.首先根据对象的期望闭环特性及扰动信号频率,确定低通滤波器的截止频率,然后通过引入状态反馈来保证闭环系统的鲁棒稳定性,把重复控制器的设计问题转化为H∞状态反馈控制器的设计问题,给出了控制器参数整定算法,最后通过在控制系统中引入一个前向系数来进一步改善和提高系统的动态性能与稳态控制精度,给出了前向系数的整定方法.仿真结果表明,当系统对象参数存在摄动时,这种控制器仍然能够实现对轧辊偏心的高精度补偿.

基于Root-MUSIC法的轧辊偏心参数估计（英文）

针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中的复杂高频周期信号,因FFT法对信号分析的局限性,提出了一种Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法。利用Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位。仿真结果验证了可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上比FFT法具有优越性。

轧辊偏心动态死区法的研究与应用

为防止轧辊偏心引起GM-AGC(Gauge Meter Automatic Gauge Control)系统误动作导致厚差精度恶化,某铝厂引进的热精轧机组GM-AGC系统中采用了轧辊偏心动态死区法。给出动态死区法的设计思想及其构成;结合轧辊偏心信号的特点,分析动态死区的工作原理;根据GM-AGC系统的调节过程,推导引起GM-AGC系统误动作的厚度偏差与实际轧制力变化量的关系,从而解释动态死区设置的转换系数。实际应用效果表明,动态死区的死区宽度随着合成轧辊偏心信号的状态而变化,有效抑制了GM-AGC系统的误动作,阻止了厚差精度恶化,且能够适应轧制速度发生变化的情况。

小波变换及其在轧辊偏心分析中的应用

阐述了小波分析的数学原理及小波分析在轧辊偏心补偿控制中的应用。从各种随机噪声的轧制力信号这一复杂高频干扰周期波中分离出偏心信号,控制轧机在压下系统实现对偏心的补偿,以提高热轧带钢的厚度精度。还给出了控制系统的构成和仿真结果。