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1 层流冷却系统的工艺背景1

1.1 层流冷却系统的功能1

1.2 层流冷却系统的工艺要求2

1.3 层流冷却系统设备配置3

2 带钢卷取温度预测模型8

2.1 一阶温度预测模型的导出8

2.2 由热传导方程导出的二阶基础模型12

2.2.1 基础模型12

2.2.2 基于二维热传导方程的温度预测计算模型13

2.3 关于数学模型问题的讨论15

2.3.1 对数学模型的基本要求15

2.3.2 机理模型16

2.3.3 经验模型17

2.3.4 混合模型19

2.3.5 模型中的未知参数问题21

3 层流冷却控制系统24

3.1 层流冷却控制系统的目标24

3.2 过程控制结构框图及主要模块介绍25

3.2.1 层流冷却控制系统结构框图及总体概述25

3.2.2 预测模型26

3.2.3 控制器26

3.2.4 预测模型的自适应校正31

3.3 层流冷却计算机控制系统的硬件配置及软件结构31

3.3.1 硬件配置31

3.3.2 PCC主要承担的任务32

3.3.3 BAC主要承担的控制任务33

3.3.4 软件结构33

4 层流冷却控制算法的设计与实现45

4.1 前馈控制器的设计45

4.1.1 前馈控制计算的基本过程45

4.1.2 前馈控制计算的分析及评价47

4.2 反馈控制计算的设计及分析48

4.2.1 反馈控制计算的基本过程48

4.2.2 反馈控制计算的分析与评价49

4.3 自适应控制算法设计与分析50

4.3.1 自适应控制器的设计50

4.3.2 自校正调节的效果分析53

4.4 热轧带钢卷取温度模型参数快速神经网络辨识59

4.4.1 引言59

4.4.2 快速神经网络模型结构60

4.4.3 快速神经网络算法62

4.5 连轧带钢卷取温度神经网络最优预估控制器63

4.5.1 引言63

4.5.2 神经网络及控制器结构63

4.6 神经自适应预估控制算法64

4.7 神经网络自适应极点配置控制65

4.7.1 模型推导65

4.7.2 自适应控制律65

4.7.3 极点配置算法66

4.8 模糊预估控制66

4.8.1 系统设计67

4.8.2 模糊控制器参数自调整原则67

4.8.3 参数自调整模糊控制器的设计68

4.8.4 Smith补偿器69

4.8.5 系统仿真及结果分析70

4.8.6 应用分析72

4.8.7 结论73

5 控制系统的改进与优化74

5.1 现场参数对实测卷取温度的影响74

5.2 卷取温度控制精度主要影响原因分析75

5.3 系统优化改进77

5.4 参数优化79

5.4.1 粒子群算法79

5.4.2 层流冷却控制系统优化81

5.5 在线改进优化效果84

6 仿真系统设计及实例分析86

6.1 层流冷却仿真功能及框架86

6.1.1 仿真系统概述86

6.1.2 总体框架89

6.1.3 功能描述89

6.2 仿真后的结果91

6.2.1 带钢实测值与带钢仿真计算值比较91

6.2.2 跟踪点在冷却区任意位置沿厚度方向的温度曲线94

6.2.3 跟踪点在冷却区长度方向温降曲线95

6.2.4 卷取温度计算值与实测值偏差分析曲线95

6.2.5 小结96

参考文献98