基于智能计算的板形测控方法研究

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1、摘要iiiiiiii随着汽车、家电等行业的迅速发展，对板带产品的质量要求越来越高，而板带产品的痰鳖主要取决予板厚亵板形。髫前，叛簿控嘉l基本成熟，嚣嫒形控制还有待予避一步完善。由于板带轧科过程环境恶劣、机理复杂，传统的控制方法难以取得理想的控制效果。因此，旗于神经网络、模糊逻辑样智能计算的叛黟弱控方法已经藏是研究熬热点。在深入分析板形控帝《方法后，结合板彤测控中存在的实际问题主要做了醚下工作。(i)提照了一静基于正嬲纯方法熬叛澎毒枣经霹络软测量模型。邋l霆黠实测数据进行实验研究，结果表明该方法可以提高预钡《模型的泛化能力和预测精度，并能够改善普通神经

2、网络泛化能力不强的缺陷。《2)针对渡懑弯辊系绞爨鸯霹交、蓼线牲、乡}器予貔严重、难激建立蘸礁数学模型的特点，以uc轧机液压弯辊系统为研究对象，构建了一种其有自适应能力的模糊神经网络控制器。仿真实验证明，同常规PID控制器相比，该控制器可以逶应滚压弯辊系统嚣不确定因素弓

3、起静参数改变，撬篱了控裂系缓我藐于魏耱力，降低了控制系统性熊对液压弯辊系统解析模型的依赖程度。论文最厢给出了板形测控技术的发展方向。装淫字叛形羧剃；建模；毒孛经麓终；模凝享孛经网终按铡嚣AbstractWimthedevelopmentofautomobileindustryandho

4、meapplianceindustry,moreandmorehigh—qualitystripisinneedof．Therearetwoyardsticks，gaugeandshape，toweighthequalityofstrip．Whilegaugecontroltechnologyhasbeenmadearapidprogress，shapecontroltechnologystillhasalargeroomforimprovement．Becauseofsevereoperatingenvironmentandcomplicatedm

5、echanisminrollingprocess，it’shardforclassicmethodstogetdesirableperformance．Sotheresearchonintelligentmethodswhicharebasedonneuralnetworkandfuzzylogichavebecomeafocustoday．Inviewoftheshapecontrolproblem，afteranalyzingthemethodsofshapecontrolindepth，someworkaboutshapecontrolands

6、hapemeasurementhavebeendone，whichisasfollows．(1)Apredictivemodelhasbeendevelopedwhichisbasedonregularizationmethod，Throughthesimulationoilmeasureddata，itshowsthatthemodelhasdesirablegeneralizationabilityandpredictiveaccuracy．(2)Inviewoftimevariability,nonlinearcharacter，severed

7、isturbanceinbendingsystem，forexampleinUCrollingmillbendingsystem，aAFNNC(AdaptiveFuzzyNeuralNetworkController)hasbeendeveloped．ComparedwithroutinePIDcontroller,thesimulationprovesthat，thiscontrollerisdesirabletosolvetheproblemofparameteralterationinhydraulicbender,italsoimproves

8、theanti—interferenceabilitygreatlyofthecontrolsystem，especiallyitreducesthedegreeofdependenceofanalyticalmodels．Finally,thetrendofshapecontrolandshapemeasurementtechnologyisdescribedinthethesis．Keywordsshapecontrol；modeling；neuralnetwork；AFNNC—U一独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作

9、及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果