基于改进粒子群算法的活套系统解耦控制研究

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1、中图分类号：TP273论文编号：2017311116UDC：密级：公开硕士学位论文基于改进粒子群算法的活套系统解耦控制研究作者姓名：姚怡兰学科名称：控制工程研究方向:复杂系统的建模分析与控制学习单位：华北理工大学学制:2.5年提交日期:2017年12月4日申请学位类别：工程硕士导师姓名：周建新副教授单位：华北理工大学电气工程学院于树利正高工单位：唐山现代工控技术有限公司论文评阅人：梁秀满副教授单位：华北理工大学电气工程学院李擎教授单位：北京科技大学论文答辩日期：2018年3月3日答辩委员会主席：赵春祥研究员关键词：活套系统；解耦；P

2、ID神经元网络；粒子群优化算法唐山华北理工大学2018年3月ResearchonDecouplingControlforLooperSystemBasedonImprovedPSODissertationSubmittedtoNorthChinaUniversityofScienceandTechnologyinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofEngineeringbyZhangDan(ControlEngineering)Ph.DZhouJianxin

3、Supervisor:YuShuliMarch,2018独创性说明本人郑重声明：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的研究成果，也不包含为获得华北理工大学以外其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解华北理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校

4、有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以将学位论文的全部或部分内容采用影印、缩印或编入有关数据库进行公开、检索和交流。作者和导师同意论文公开及网上交流的时间：□自授予学位之日起□自年月日起作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着钢铁行业的不断发展，在工业生产过程中，对提高产品生产效率，尺寸精度和性能方面都有着越来越高的要求。在热连轧精轧过程中活套系统控制的好坏在很大程度上决定了成品带钢的性能，然而对于活套系统的控制需要进行活套高度和轧件张力两方面的控制，二者是一个双输入双输出的耦合系统，只有解决

5、活套高度和轧件张力之间存在的强耦合问题，活套系统才能稳定高效地工作，以达到提高带钢产品质量的目的。到目前为止，在国内外的大量研究下已经有几种控制方法，比如传统PID控制方法、互不相关解耦控制方法、活套最优多变量控制、神经网络控制等。为了克服以前的耦合没有完全消除、控制精度不高、响应的动态性能不够好等缺点，针对活套系统非线性、强耦合、多约束等特点，提出了一种将改进的粒子群优化算法和PID神经元网络相结合的方法来对活套系统进行解耦控制。PID神经元网络采用梯度学习算法对随机选取的连接权值进行修正，连接权值在学习过程中极易陷入早熟收敛，难

6、以达到理想的控制效果。所以为了达到预期的控制效果，利用粒子群优化算法来择优选取PID神经网络的连接权值。基本的PSO具有收敛速度快、通用性强的特点，但随着迭代的进行，其具有早熟收敛、搜索精度不高和效率低等问题。因此，针对这些问题，基于一种变异机制，在变异机制和粒子群算法相结合的基础上提出一种改进的粒子群算法，利用改进的粒子群算法来优化PID神经元网络的连接权值，并将此方法应用到活套系统的解耦控制研究中。仿真结果表明，该算法弥补了PID神经网络的不足之处的同时又提高了系统的快速收敛性和抗干扰能力，验证了该方法具有良好的解耦能力。图26

7、幅；表1个；参51篇。关键词：活套系统；解耦；PID神经元网络；粒子群优化算法分类号：TP273-I-AbstractWiththedevelopmentofthesteelindustry,itputsforwardhigherrequesttotheproductionefficiency,dimensionalprecisionandperformanceoftheproductsintheprocessofindustrialproduction.Thecontrolofloopersystemlargelydetermin

8、estheperformanceofstripsteel,however,theloopersystemisacoupledsystemwithdoubleinputanddoubleoutput.Inordertoimproveth