基于RBF的轧机油膜补偿建模与仿真.pdf

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1、2013年8月机床与液压Aug．2013第41卷第15期MACHINETOOL＆HYDRAULICSV01．41No．15DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．15．046基于RBF的轧机油膜补偿建模与仿真张利红，梁英波，李晋(周口师范学院物理与电子工程系，河南周口466001)摘要：为了减小热轧机支撑辊动压油膜轴承油膜厚度变化对带钢出口厚度的影响，提高AGC控制精度，建立了基于RBF神经网络的轧机油膜补偿模型；对某2500mm单机架热轧中厚板生产线轧机用空压靠法，得到不同轧辊转速和轧制力条件下的轧辊辊缝值，对模型进行训练，并对模型进行仿真。结果表明：

2、基于RBF神经网络的轧机油膜补偿模型能够在线实时地对热轧中厚板生产线油膜厚度变化进行补偿，对改善中厚板带钢的纵向厚差、提高中厚板带钢成材率具有重要意义。关键词：油膜厚度补偿；中厚板带钢；RBF神经网络中图分类号：TP29；TF31文献标识码：Ar文章编号：1001—3881(2013)l5—176—3ModelingandSimulationforRollingMillOilFilmCompensateBasedonRBFNeuralNetworkZHANGLihong，LIANGYingbo，LIJin(DepartmentofPhysicsandEngineering，Zhou

3、kouNormalUniversity，ZhoukouHenan466001，China)Abstract：InordertoreducetheimpactofchangeofoilfilmthicknessonstripexportthicknessindynamicoilfilmbearingofbackuprollerandimprovetheAGCprecision，themodelofrollingmilloilfilmcompensatewasestablishedbasedonRBFneuralnet—work．Usingemptypressuremethodstoa

4、2500mmsingle—standhotstriprollingmill，therollerseamvaluesunderdifferentrollspeedandrollingforceweregotten．Themodelwastrainedandsimulated．ThesimulationresultsshowthatoilfilmcompensatemodelbasedonRBFneuralnetworkcanbeusedtoonlinereal—timecompensateoilfilmthicknesschangesofhotplateproductionline．

5、Itisimpor-ranttoimprovethelongitudinalthicknessdiferenceofthestripandtoincreaseyieldrateoftheplate．Keywords：0i1filmthicknesscompensation：P1atesteelstrip；RBFneuralnetwork随着经济的快速发展，社会对热轧中厚板带钢不模型并应用到AGC模型中，对油膜厚度变化对带钢仅存在着数量的需求，而且对质量的要求也是越来越厚度的影响进行补偿。怎样能更有效、高精度、在线高⋯。生产高精度、高质量、低成本的带钢成为每个实时地对热轧中厚板生产线

6、的AGC进行油膜补偿，钢铁企业经营发展的核心。钢铁企业对中厚板带钢改善中厚板带钢的纵向厚差，依然是需要解决的问的自动厚度控制系统(AGC)的控制精度要求越来题。作者对某2500mill单机架热轧中厚板轧机用空越高，现在的热轧轧机的支撑辊多采用油膜轴承，压靠法进行现场油膜厚度、轧制力、轧辊转速测试，油膜厚度的变化成为影响AGC控制精度的一个重要利用RBF神经网络进行建模，得出在线实时热轧中因素，从而影响中厚板带钢的纵向厚差，所以需要对厚板轧机油膜补偿模型，改善中厚板带钢的纵向厚轧机油膜厚度变化进行补偿。文献[5]借鉴轧辊差，提高了成材率。调零计算轧机弹跳的思想，提出相对油膜厚度计算方

7、1油膜厚度变化对AGC系统的影响法，得到油膜变化曲线，拟合出模型系数，有效地提热轧中厚板生产线的AGC系统以压力AGC为高加减速阶段的厚度控制精度。文献[6]对油膜厚主。压力AGC的核心是基于弹跳方程的厚度计算模度的计算公式Rynolds作了进一步推证，得出适合现型，其中油膜厚度的变化将会影响中厚板带钢的轧后场应用的数学模型。文献[7]根据实测数据，建立厚度，引起中厚板带钢的纵向厚差，为了消除影响，油膜厚度增量模型，运用Levenberg—Marquardt法拟合需要