冷连轧弯辊力精度改进PSO-SVM预测及补偿分析

为了进一步控制冷连轧弯辊力精度,构建改进PSO-SVM预测模型。利用包含压缩因子的粒子群算法完成支持向量机参数的更高效寻优处理,对回归轧制参数实施反归一化获得弯辊力模型。根据现场实际轧制结果完成预测模型的验证过程。研究结果表明:采用改进PSO-SVM模型获得的预测性能指标在上述优化方法中达到了最低,改进PSO-SVM模型具备最优预测效果。设置可靠补偿后大幅降低了AFC系统工作量,促进了带钢板形效率的显著提升。弯辊力补偿值形成了与弯辊力几乎相同的变化规律,具备优异预测性能。

基于PSO-SVM改进模型的冶金板冷连轧弯辊力预测研究

为了提高冶金板冷连轧弯辊力预测精度,构建了一种改进PSO优化SVM模型。根据现场实际轧制结果完成预测模型的验证过程。研究结果表明:改进PSO-SVM模型对应训练集与测试集都达到了更高精度的弯辊力预测精度,是具有优异泛化性能的弯辊力模型;设置可靠补偿后,大幅降低了AFC系统工作量,促进了带钢板形效率的显著提升,弯辊力补偿值具备优异预测性能。该研究具有很好的应用价值,也适用于其他类型的压力设备。

工作辊弯辊力对热轧带钢凸度的影响

为了建立高精度的热轧带钢凸度计算数学模型,采用影响函数法开发了四辊轧机热轧带钢凸度影响率计算软件;系统地研究了工作辊弯辊力对带钢凸度的影响规律,得出了工作辊弯辊力影响率基本值和工作辊直径、单位宽度轧制力、压下量对弯辊力影响率修正指数的6次项拟合系数,建立了高精度工作辊弯辊力影响率的计算模型,为优化板形控制参数提供了理论依据。

热轧机组液压弯辊力控制系统特性分析与改进

宝钢热轧厂精轧机组的液压弯辊压力传感器经常损坏 ,并且产出的板带钢中出现横向断面厚度不均缺陷。经过对液压弯辊力控制系统的数据采集和仿真建模分析 ,发现了液压弯辊压力控制系统在设计上存在的缺陷。结合实际情况 ,开发了机械滤波器 ,对液压弯辊系统进行了优化 。

PC热带钢连轧机弯辊力和交叉角的控制决策

提出了 PC热带钢连轧机板凸度和板形的控制原则 ,确定了弯辊力与交叉角配合的控制策略 ,并利用所建立的交叉角优化计算模型和实测数据对上海宝山钢铁 (集团 )公司 15 80 PC热连轧机现场轧制的 5块带钢进行了成品板凸度、交叉角及弯辊力最佳设定的计算。计算结果表明 ,成品板凸度的计算值与实测值吻合很好 ;交叉角优化后 ,在仍保持板形良好的情况下 ,成品板的凸度较优化前有不同程度的减小 。

热轧高强钢平整机轧制力与弯辊力设计研究

基于高强钢平整机的生产特点,结合板形问题,将带材出口前张力与辊间压力横向均匀分布作为目标函数,把保证所有被平整高强钢产品的力学性能满足产品大纲要求作为约束条件,首次提出一套适合热轧高强钢平整机的轧制力、弯辊力范围的计算分析技术,并将其用于宝钢1880mm热轧高强钢平整机工艺规程预制定。其结果对指导该平整机的工艺参数确定发挥了重要作用。

冷带非稳态轧制弯辊力设定值的研究与应用

为研究非稳态轧制状态下弯辊力对板形的影响,在理论分析和实际应用的基础上,应用力学和控制方法对在非稳态轧制状态下的弯辊力设定值进行了分析.针对在非稳态轧制状态下轧制力、摩擦力和加减速对冷轧弯辊力的影响,提出了冷轧非稳态弯辊力数学模型表达方式.研究表明,弯辊力通过轧制力对弯辊力的影响系数进行动态调整,轧制速度通过摩擦力来影响弯辊力.该模型成功应用于1450冷轧生产线且取得良好的控制效果,为现场调控非稳态弯辊力提供了有力的理论支持.

BP神经网络的弯辊力预设定优化

针对国内某厂六辊单机架可逆冷轧机预设定弯辊力与实际轧制过程中弯辊力偏差较大的问题,采用了BP神经网络对其进行优化,结果其精度比回归的弯辊力模型的精度有显著提高,可使弯辊力预设定精度控制在15%以内,并为实现弯辊力的闭环控制奠定了基础。

UCM冷连轧机弯辊力设定值优化的研究

在改进的影响函数法基础上,采用了现场控制系统中的轧制力模型,考虑前后张应力的影响,加入了前张应力迭代环并开发了UCM冷轧机最佳弯辊力计算程序。在给定中间辊横移量条件下,计算了UCM冷连轧机轧制不同规格带材时的最佳弯辊力。工业试验表明,采用最佳弯辊力进行轧制,板形标准差平均值减少了22%～56%,获得了良好的板形控制效果。

热连轧机弯辊力优化设定策略研究及应用

针对传统热轧机板形设定模型仅根据带钢头部的要求来设定弯辊力而可能导致中尾部所需弯辊力超出设备能力极限的问题,提出一种弯辊力优化设定策略。该策略对带钢全长轧制过程进行考虑,根据最近一次同钢种同规格带钢轧制时实际轧制力与凸度的变化,预算本卷带钢全长板形控制所需要的弯辊力调节量,结合弯辊设备的能力极限,为带钢中尾部板形控制预留必要的弯辊力。在上海梅山钢铁股份有限公司热轧厂1780热连轧生产线上的实际应用效果表明,采用该策略后基本消除了带钢尾部中间轧破现象,大幅提高了热轧带钢中尾部轧制的稳定性。

基于GA-BP神经网络的弯辊力预设定模型研究与应用

针对弯辊力预设定模型精度低、弯辊力调整到设定值时间长的问题,基于GA-BP神经网络模型,建立了冷连轧机弯辊力预设定优化模型。结果表明,利用GA-BP神经网络优化模型使弯辊力实际值达到预设定值的调整时间平均缩短了115 ms,提高了钢材成材率和板形质量。

冷轧机板形控制系统弯辊力预设定模型开发

针对某公司六辊冷轧机,采用影响函数法建立了辊系变形计算模型并开发了相应的计算程序。利用所建辊系变形模型结合轧机的板形控制策略,建立了针对轧机的理论和在线两种弯辊力预设定模型。实例计算表明,所开发模型精度符合实际要求,可用于生产实际,为提高轧机板形控制预设定精度,改善轧机产品的板形质量提供了理论依据。

基于遗传算法的热连轧机弯辊力预设定控制

凸度和平坦度是热连轧机板形控制的主要目标 ,多机架工作辊弯辊力则是其板形控制的主要调节手段。以具体工业轧机为对象 ,研究了基于遗传算法的弯辊力预设定控制策略。现场数据分析表明 ,采用该控制策略是合理的 ,它能获得良好的板形。

弯辊力对Q345R/316L不锈钢复合板热轧成形影响研究

针对Q345R/316L不锈钢复合板真空热轧过程中弯辊力预设定问题,采用非线性有限元仿真软件MSC.Marc,建立不锈钢复合板轧制过程三维热-力耦合有限元模型,分别设定模型弯辊力为0 k N、300 k N、500 k N、800 k N四种边界条件,通过数值模拟研究了不同弯辊力作用下复合板宽度方向上的基板压下量、辊系弯曲变形以及半有载辊缝分布规律。分析了在不同弯辊力作用下界面应力应变的分布规律,根据界面结合状态判定条件,设定最佳弯辊力。结果表明:无弯辊力时板形呈现中部高边部低变化趋势,施加弯辊力时板形有了明显改善,并得出弯辊力最佳设定值为500 k N;在总变形量不变的条件下,随着弯辊力的增加,会促进基层和复层金属的变形,应力应变分布均匀,变形协调同性好,有利于复合板界面的结合。

液压弯辊力板形控制系统的特性分析与仿真研究

针对现有的液压弯辊力控制系统数学模型的不足,提出了一些改进意见。将液压弯辊系统分为两种情况,分析了系统特性。利用MATLAB软件进行了仿真,得出液压弯辊系统一些控制量的仿真曲线。仿真结果表明改进的仿真模型是正确有效的。

电液弯辊力伺服控制系统的预测控制

本文利用广义预测控制原理 ,通过建立轧机弯辊力伺服系统的受控自回归积分滑动平均模型 ,实现了具有提前控制效果的预测控制 ,该方法简单、预测精度高、抗干扰性好、实时性强 ,能够消除系统中参数时变、非线性环节等因素的影响 ,仿真试验表明此算法具有较好的控制效果。

弯辊力对冷轧板带板形的影响分析

采用ANSYS/LS-DYNA软件,基于显示动力学有限元法,以四辊轧机为例,模拟5 mm厚板带钢冷轧过程,研究施加在支撑辊正弯辊力分别为0 kN,100 kN和200 kN时对轧件压下量、应力和应变的影响.模拟研究表明,增大正弯支撑辊弯辊力能够使轧件边部和中部所受应力趋于平稳,改善轧件的板形.

铝箔精轧机弯辊力计算

本文以Ｋ．Ｎ．Ｓｈｏｈｅｔ的影响函数法为基础￣［４］，建立铝箔轧机辊系变形模型，结果与下土桥渡文章￣［１］进行比较。并指出了支承辊长小于工作辊时，工作辊弯辊力对辊缝的与通常所知相反的影响结果。

1700mm光整机弯辊力研究与应用

为保证板形良好,合理的弯辊力被设定为前提条件之一。为研究1700mm光整机弯辊力的合理设定,利用有限元分析的方法,说明了弯辊力对承载辊缝的影响,结果表明,弯辊力对带钢边部减薄影响严重。而后利用统计学的方法,以板形良好为前提,统计各轧制力、带钢宽度下的弯辊力数据,结果表明,随着轧制力的增大,弯辊力增大,随着带钢宽度的增加,弯辊力减小。以统计数据为基础,实现了1700mm光整机弯辊力自动控制,极大地提高了板形合格品率。

基于遗传算法的电液弯辊力伺服控制

该文利用遗传算法,对轧机弯辊力伺服系统控制器参数进行了优化,提高了系统的控制效果,该方法简单、抗干扰性好、实时性强,仿真试验表明,基于遗传算法优化的PID控制器比基于单纯形优化的PID控制器具有更好的控制效果。