连铸结晶器非正弦振动系统模糊神经网络跟踪控制

针对结晶器非正弦振动液压伺服系统参数易变、模型不确定这一特点 ,对模型未知的系统用神经网络模型逼近 ,并采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练 ,实现系统模型的精确辨识 ;将模糊控制与神经网络相结合 ,提出一种模糊神经网络控制方法 ,实现连铸结晶器非正弦振动系统的跟踪控制。仿真验证了该方案能提高非正弦振动系统跟踪控制性能和鲁棒性 。

电动缸非正弦振动系统在攀钢1号板坯连铸机上的应用

1号板坯铸机四连杆偏心轮机械振动装置不仅故障率较高,而且不能在线调整振幅,无法实现高振频、小振幅的浇铸要求,铸坯振痕较深,表面质量较差。针对四连杆偏心轮结晶器振动台存在的问题,以数字电动缸取代原四连杆偏心轮传动机构,通过Ether CAT技术实现四只数字电动缸的非正弦仿弧振动。经过2年多的生产实践证明,电动非正弦振动产生的振痕深度比较浅,对提高铸坯表面质量有明显改善。系统运行稳定,免维护,故障率低。还有效提高拉速,提升了铸机产能。

非正弦振动装置的应用实践

采用数字控制电动式多功能结晶器振动装置取代原来的机械式振动,使结晶器作相应的运动,非正弦振动系统可克服由于结晶器偏振共振对拉速的限制,提高铸机拉速,大大降低由振动装置引起的漏钢事故,同时还可提高铸坯的表面质量。