Strip Thickness Control of Cold Rolling Mill with Roll Eccentricity Compensation by Using Fuzzy Neural Network

In rolling mill, the accuracy and quality of the strip exit thickness are very important factors. To realize high accuracy in the strip exit thickness, the Automatic Gauge Control (AGC) system is used. Because of roll eccentricity in backup rolls, the exit thickness deviates periodically. In this paper, we design PI controller in outer loop for the strip exit thickness while PD controller is used in inner loop for the work roll actuator position. Also, in order to reduce the periodic thickness deviation, we propose roll eccentricity compensation by using Fuzzy Neural Network with online tuning. Simulink model for the overall system has been implemented using MATLAB/SIMULINK software. The simulation results show the effectiveness of the proposed control.

冷连轧机相对油膜厚度检测及其补偿控制

为了减小冷连轧机支撑辊动压油膜轴承油膜厚度变化对带钢出口厚度的影响,提高AGC控制精度,对相对油膜厚度检测及其补偿控制进行了研究。首先,基于Reynolds式变形推导出缸位移法相对油膜厚度检测模型;然后,在某1450冷连轧机上进行数据采集,运用Levenberg-Marquardt算法进行非线性模型参数估值,得到轧机相对油膜厚度的解析表达式;最后,在轧机操作侧和传动侧液压压下的同时进行油膜厚度补偿,取得了显著效果。

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。

带材轧制中轧辊偏心控制问题的综述

论述了带材轧制中形成轧辊偏心的原因以及偏心对带材轧制的影响；并系统地分析了国内外各种偏心控制方法；最后讨论了偏心控制中尚存在的问题。

冷连轧焊缝断带概率预测与焊接剪切预控的研究与应用

针对酸洗-冷连轧联合机组生产中焊缝断带现象,分析得到其主要影响因素是热轧原料质量,主要表现为焊接处前后卷带钢厚度差较大,导致在冷轧过程中焊缝位置应力集中而断带。通过综合各项影响因素,建立了焊缝断带预测模型,实现了热轧产品质量数据以及冷轧生产计划的收集、存储,以及跨工序应用。在焊缝断带概率预测模型的基础上,建立了带钢头尾剪切预控模型,根据冷轧生产计划以及焊接时前卷尾部、后卷头部的真实厚度数据,经动态规划法计算出合理的各卷头尾剪切长度,从而改善焊接条件。现场实际应用表明,该方法能够有效降低焊缝断带的概率,从而节约了设备维护成本,为生产和产品质量的稳定性提供了有力保障。