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1、一、引言3二、轧机液压AGC数学模型3三、基于BP神经网络的轧机AGC过程控制5（一）人工神经网络基本思想及其发展6（二）人工神经网络的工作原理7（三）人工神经网络的主要功能特点8四、神经网络辨识9（一）扩展BP神经算法9（二）基于时间序列的动态模型辨识11五、辨识结果12（一）轧制力辨识12（二）液压AGC参数辨识13六、结果检验14（一）模型检验14（二）辨识结果对比14七、结论15八、参考文献:15先进过程控制技术在轧机液压领域的应用摘要:轧机液压AGC控制过程的力控精度直接影响带钢的组织性能和
2、力学性能，是保证板带质量和板形良好的关键因素。所以对轧机液压AGC的力控制，成为热轧生产中的重要环节，对其过程进行分析和研究具有深远的现实意义。本文以国内某热轧厂轧机液压AGC控制为背景，对如何提高轧机液压AGC控制的力控精度从控制方法上入手进行了较深入系统的研究。在分析液压AGC的组成元件及其动态特性的基础上,利用神经网络具有逼近任何非线性函数且具有自学习和自适应的能力,建立基于时间序列的前馈动态模型辨识结构,应用扩展BP算法对轧机液压AGC力控制系统进行非线性预测,将预测结果应用最小二乘辨识方法进
3、行线性系统的特征参数辨识,仿真及实测结果表明此方法行之有效,为轧机液压AGC的控制提供了新途径。关键词:自适应辨识;板带轧机;液压AGC;神经网络AdvancedprocesscontroltechnologyinthefieldofrollingmillhydraulicapplicationsAbstract:IntheprocessofrollingmillhydraulicAGCcontrolforcecontrolprecisiondirectlyaffectstheorganization
4、performanceandmechanicsperformanceofthesteelstrip,isguaranteethequalityofstripandplateshapeofthekeyfactors.SotheforcecontrolofrollingmillhydraulicAGC,becometheimportantlinkbetweenthehotrollingproduction,analyzesitsprocessandresearchhasfar-reachingpracti
5、calsignificance.Thispaper,takingawarmwalzwerkdomesticmillhydraulicAGCcontrolasthebackground,onhowtoimprovetheforcecontrolprecisionoftherollingmillhydraulicAGCcontrolfromthecontrolmethodsofconductedin-depthstudyofthesystem.Basedontheanalysisofdynamicchar
6、acteristicsofhydraulicAGCcomponentsand,onthebasisofusingtheneuralnetworkhasanynonlinearfunctionapproximation,andhastheabilityofselflearningandadaptivefeedforwarddynamicmodelidentificationbasedontimeseriesstructure,extendtheBPalgorithmwasappliedtorolling
7、millhydraulicAGCforcecontrolsystemfornonlinearprediction,andthepredictedresultsusingleastsquaresidentificationmethodforcharacteristicparametersofalinearsystemidentification,simulationandexperimentalresultsshowthatthismethodiseffective,forrollingmillhydr
8、aulicAGCcontrolprovidesanewway.Keywords:adaptiveidentification;stripemill;hydraulicAGC;neuralnetwork一、引言由于轧机自动化水平及对板带材的质量要求越来越高,对轧机执行机构及控制系统性能的要求也越来越高。液压AGC(automaticgaugecontrol)是现代化轧机设备的核心技术,液压AGC系统运行状态的好坏,直接决定了轧机的工作状态。基于先进过程控制
