基于神经网络的轧制力模型研究与应用

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1、第1章绪论1.1课题背景1.1.1冷轧板带材生产发展综述冷轧板带材生产从上世纪20年代起步，40年代在世界各国得到发展，70年代取得了迅猛的发展。最早的冷轧生产设备是二辊式冷轧机，后来采用工作辊辊径较小而刚性较大的四辊式、多辊式轧机；轧制方式则由单片无张力轧制发展到成卷带张力可逆轧制，进而发展到辊系全连续轧制。产量低的冷轧厂通常采用可逆式冷轧机组进行生产，小于100万吨的采用双机可逆，小于50万吨的采用单机可逆，产量更高的冷轧厂，则采用全连续式轧制[1]。由于冷轧板带产品具有表面质量好、尺寸精度高和机械、工艺性能良好等优点，在国

2、民经济的各部门得到了广泛应用。最近10年，在全世界范围内钢材的年增长率约为5%，其中增长最快的是中国和印度[2]。目前，全球2/3以上的冷轧板带产品是用连轧机生产的，我国75%以上的冷轧板带产品也是用连轧机生产的[3]。现代冷轧生产技术基本上以连续化、高速化、专业化为特征[4]，冷连轧机组是决定产品精度性能及板形的关键，机组上采用大量的先进工艺技术装备，如：轧制联合机组技术、厚度控制技术、动态变规格技术、张力控制技术、板形控制技术等。此外，全氢罩式退火技术、连续式退火技术、彩涂技术的应用也对提高冷轧产品的性能精度起着重要的作用，

3、这些技术越来越多的被钢铁企业所采用。在产品尺寸精度上，冷轧板带厚度精度达到±4～6μm，板形精度达到6～7IU[5]。1.1.2轧制理论发展概况近代轧制理论萌生于20世纪30年代，卡尔曼方程的出现，树立了轧制理论发展的第一个里程碑。在卡尔曼方程的基础上，很多学者提出了一1万方数据个又一个轧制力公式、前滑公式、宽展公式，逐渐形成了以工程法为核心的近代轧制理论体系[6]。进入20世纪60年代以后，计算机开始应用于连轧机组的控制，对轧制过程参数的计算精度提出了新的要求，同时掀起了对轧制理论研究的高潮，出现了一类基于能量原理的新解法，如

4、：上下界法、变分法、能量法等，这类解法的出现及成功应用，带来了新的活力，为轧制理论的发展树立了第二个里程碑[6]。自20世纪80年代以来，为适应轧钢生产中对高精度数学模型的需要，有限元在轧制领域登堂入室，如：对轧辊间的金属变形进行仿真，预报轧制压力，轧制负荷及轧制力矩等[7]，为轧制理论发展树立了第三个里程碑。从20世纪90年代开始，人工智能的应用为轧制理论的发展揭开了新的篇章[6]。短短几年间，它已经成功地应用于板坯库管理到加热、轧制、竞争、成品库整条生产线的各个环节，完成管理、参数预报、过程优化、监控等多方面的工作，为轧制理

5、论的发展树立了第四个里程碑。1.1人工智能研究现状人工智能是一种新的信息处理和控制技术，与传统轧制理论方法不同，它避开了过去那种对轧制过程深层规律的无止境的探求，转而模拟人脑来处理那些实实在在发生了的事情。它不是从基本原理出发，而是以事实和数据为依据，来实现对过程的优化控制[8]。人工智能萌芽于20世纪40~50年代，80年代进入迅速发展时期，90年代以来，随着计算机硬件突飞猛进的发展，计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，人工智能的研究也就进入繁荣期[9-10]。目前应用的人工智能技术

6、主要有：专家系统、人工神经网络、模糊逻辑与模糊控制、遗传算法等。人工智能有效地把数字技术、计算机网络、远程通信、数据库、计算机图形学、语言与听觉、机器人学、过程控制等技术有机地结合，提供了解决复杂问题的有效手段。在人工神经网络方面，目前，神经网络在智能控制、模式识别、计算2万方数据视觉、自适应滤波、信号处理、非线性优化、连续语音识别、知识处理、传感器技术与机器人、生物医学工程等方面取得了令人鼓舞的进展。并且，在板带材轧制过程中，利用神经网络已进行了大量的探索性的研究工作，部分已取得成功并应用于工业生产。据介绍，西门子公司利用神经

7、网络进行轧制过程自动控制，进行轧制力预报、带钢温度预报和自然宽展预报，使轧制力预报精度提高15%~40%，温度精度提高25%，宽展精度提高25%，这些成果已经应用于德国蒂森钢铁公司、赫施钢铁公司等轧钢厂的6套轧机上。另外，还有很多学者研究利用神经网络进行冷连轧机组压下规程设定、多辊轧机板形控制、利用BP网络进行板形识别、综合利用神经网络和模糊逻辑进行板形控制、利用自组织模型进行数据分类、利用神经网络识别轧辊偏心、利用神经网络进行轧机的自动控制、利用模糊神经网络控制带钢厚度、利用神经网络预报轧件出口厚度等[11]。1.1冷连轧机计

8、算机控制系统简介由于冷连轧生产过程复杂、控制点多、设备分布比较广，各工序各设备要求同时并行工作，实时性强，数据交换量大，产品的精度要求也比较高，因此，多采用分布式计算机过程控制系统进行生产控制。分布式计算机控制系统，就是将生产过程控制与企业生产管理结合起来，由并