中厚板冷却过程温度场模型及其最优跟踪控制的研究

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1、密级：1．933456学位论文中厚板冷却过程温度场模型及其最优跟踪控制的研究，作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：曾凡德王昭东副教授袁国讲师东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室硕士学科类别：工学材料加工工程2008年6月论文答辩日期：2008年6月涨烧喇、亭、}士答辩委员会主席：东北大学2008年6月号_恻■■■厂，．∥冬?，匕．_ll。11，：、，tA^t．叶1■ADissertationinMaterialProcStudyonTemperatureFieldModelandOptima

2、lTrackingControlforPlateinControlled-·CoolingProcessbyZengFandeSupervisor：AssociateProfessorWangZhaodongLecturerYuanGuoNortheastemUniversityJune．2008-▲■r、，。J{；，0东北大学硕士学位论文声明尸明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经煎⋯名：苏胁El期：J口少19群学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保

3、留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。(如作者和导师不同意网上交流，请在下方签名；否则视为同意。)作者签名：导师签名：签字日期：J东北大学硕士学位论文中厚板冷却过程温度中厚板轧后控制冷却是提高产却数学模型是实现控制冷却的核心部分，而控制冷却温度场模型又是控制冷却数学模型的核心。虽然近年来国内外的研究人员己开发了各种不同的控制冷却数学模型，但是其模型的核心内容均未公开发表，并且很少有人单独对控制冷却过程中

4、的温度场变化路径进行深入分析和研究。为此，本文的主要研究工作如下：(1)结合国内某中厚板厂控制冷却系统改造工程，对中厚板控冷系统的控制模块功能及相应的冷却控制策略、层流冷却模式和集管的排布组合方式对冷却速率大小控制策略进行分析。(2)根据中厚板控制冷却的特点，在分析中厚板冷却过程中传热过程的基础上，对中厚板层流冷却过程温度场模型进行深入研究，建立差分格式的模型，并采用交替方向法使其更具简洁性和实用性。(3)引入最优控制理论知识，以温度场空间模型为状态方程，建立中厚板控制冷却时温度跟踪的线性二次型性能指标，然后运用庞特里亚金最小值原理进行推导分析

5、，求出最优控制参数的必要条件。(4)首先选取模拟钢板合适的物性参数，结合现场生产试验数据，采用共轭梯度优化算法，求解集管最优水流密度；然后模拟控制冷却过程的温度场，并加以分析。模拟路径图表明，采用线性二次型性能指标与温度场的状态空间模型相结合的最优跟踪控制方法，能够进一步提高中厚板终冷温度的控制精度。关键词：中厚板；控制冷却；温度场模型；最优跟踪控制：水流密度东北大学硕士学位论文ABSTRACTStudyonTemperatureFieldModelandOptimalTrackingControlforPlateinControlled—·C

6、oolingProcessABSTRACTControlled-coolingisanimportanttechnologymeasuretoimprovetheperformanceandqualityoftheproductanddevelopthehighadditionallyworthyproduct．Themathematicalmodelofcontrolled—coolingtechnologyisakeypart，andthetemperaturefieldmodelisthemostimportantpart．Thought

7、heresearchingworkershaveopenedoutthemathematicalmodelinnearlyyearsathomeandabroad，thekeypartofthemathematicalmodelisnotvendedandfewpeopleresearcheddeeplythetemperaturefieldmathematicalmodel．Sotheconcretecontentsareasfollows：(1)Combinedoneengineeringitemoncontrolled—coolingsy

8、steminsomemediumandheavyplateplant，thecoolingmathematicalmodelandcontrollst