基于自适应遗传算法的冷连轧负荷分配优化

针对冷连轧轧制力模型精度低的问题,利用BP神经网络预测变形抗力和摩擦因数,并与现有的轧制力解析模型相结合,用来提高轧制力的设定精度,再以各机架轧制力等比例均衡分配为优化目标,采用改进的自适应遗传算法,设计了一种冷连轧负荷分配优化方法。通过对某五机架冷连轧机的负荷分配进行比较,结果表明自适应遗传算法具有比标准的遗传算法收敛性能更好、精度更高等优点,可以作为冷连轧负荷分配优化的新方法加以推广。

基于PIC单片机的智能带钢对中控制器设计

针对冷轧生产线上带钢跑偏问题,从硬件和软件两个方面设计了一款带钢对中控制器。考虑到带钢对中系统存在非线性和外部干扰等原因,常规PI算法的参数固定无法使系统获得令人满意的结果。用Fuzzy整定PI参数,在简化控制程序的前提下,将模糊PI算法编入PIC单片机中。实机实验研究表明,模糊PI算法具有良好的控制效果,实现了带钢对中控制。

基于PIC单片机的AGC控制系统设计研究

本文对基于PIC单片机的AGC控制系统设计进行了分析和研究,采用该控制系统能够将实时闭环控制以及高速采集AGC现场信号的目标完成,同时还具有较高的可靠性、较好的抗干扰性以及成本低的特点。该AGC系统控制装置的有效运用同时还可以促进设备改造的成本实现较大程度的降低。

自适应遗传算法在冷连轧负荷优化中的应用

利用自适应遗传交叉变异策略,设计了一种冷连轧轧制负荷优化方法。以各机架相对压下率为自变量,以各机架轧制力相对均衡为优化目标,建立目标函数。通过与在某1370冷连轧机的负荷优化方法进行比较,仿真结果表明,自适应遗传算法具有搜索速度更快、收敛精度更高等优点,更适合在实际生产中应用。