轧机主传动位移延时反馈自抗扰控制系统设计

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1、轧机主传动位移延时反馈自抗扰控制系统设计　　摘要：在考虑轧辊与轧件间的非线性摩擦力和系统延时的基础上，建立了轧机主传动非线性延时控制系统的数学模型，分析了系统的局部稳定性和Hopf分岔的存在性，得到了延时临界值，然后应用自抗扰控制技术，设计了轧机主传动非线性延时控制系统。通过仿真与传统PID控制做比较，证明了将自抗扰控制技术应用到轧机主传动控制系统中的有效性和优越性。关键词：轧机；主传动；非线性；延时；分岔；自抗扰控制Abstract：Inthispaper,amathematicalmodelofnon

2、lineardelayedsystemintherollingmillmaindrivesystemisderivedbasedonconsideringnonlinearfrictionandsystemdelaybetweenrollandrolling,localstabilityofsystemandexistenceofHopfbifurcationareanalyzed,simultaneously,delaythresholdisobtained,andnonlineardelayedsys

3、temintherollingmillmaindrivesystemisdesignedbyADRCtechnique.Thesimulationresultsshowthateffectivenessand6superiorityofADRCappliedtodisplacementdelayedfeedbacksystemintherollingmillmaindrivesystembycomparingwithtraditionalPIDcontrol.Keywords：rollingmill；ma

4、indrivesystem；nonlinear；delayed；bifurcation；ADRC中图分类号：ＴＨ１６文献标识码：Ａ一、引言轧机主传动系统的控制依据所建模型的不同可分为对线性模型的控制和对非线性模型的控制。针对线性模型的控制大致分为传统PID控制，状态观测器反馈控制和SIMADYN－D控制[1]。而目前针对非线性系统模型的控制方法主要是混沌控制法。自90年代Ott，Grebogi和York提出了控制混沌的方法[2]之后，国内外提出了许多不同的控制混沌方法。文献[3]研究了一类具有间隙及振动边

5、界特殊情况下初轧机制过程中产生的自激振动系统的混沌控制。针对的系统模型正是文献[4]所建立的非线性模型，采用参数扰动控制、延迟反馈控制、等效无源控制[5]、比例微分控制器控制[6]四种方法实现了系统的混沌控制。6但是，以上这些控制方法都需要精确的系统模型，而实际的轧机主传动系统非常复杂，很难获得精准的系统参数，为此，将采用扩张状态观测器（ESO）对系统状态和综合扰动项进行观测，利用自抗扰控制技术（ADRC）设计出一个既不依赖于对象模型又具有较强鲁棒性的轧机主传动非线性延时控制系统。通过仿真研究结果表明：该

6、控制系统的抗扰动能力良好，能有效地改善了轧机主传动系统的跟踪性能，具有较强的鲁棒性。二、轧机主传动位移延时反馈自抗扰控制系统设计自抗扰控制技术（ActiveDisturbanceRejectionController，）是中国科学院数学所研究员韩京清首先提出的一种不依赖于对象的数学模型，能够代替控制技术的新型实用控制器，其基本结构框图如图1所示：图1自抗扰控制的结构图相应的二阶自抗扰控制器离散算法如下：（1）式中：—第个采样时间的控制信号；—采样周期；—输入信号被噪声污染时决定滤波特性的参数；—决定跟踪快

7、慢的相应参数；—最速综合函数。可以用以下一组关系表达:(2)针对轧机主传动位移延时反馈系统建立轧机主传动位移延时反馈自抗扰控制系统，定义综合扰动项为：6(22)令，由此可得(3)为了验证所设计的控制系统对轧机主传动位非线性延时系统的控制效果，根据ADRC原理图在Simulink里搭建仿真模型，继续以某2030型冷轧机系为例，在考虑动摩擦系数时，取，，，经计算确定的系统参数为，，，，，取，所以。系统稳定是对系统进行控制的前提，当系统（14）稳定时，在MATLAB的命令窗口输入ADRC的各个参数，然后开始具体

8、的仿真。（一）阶跃响应实验根据实际情况，ADRC参数选取：，，，，，，，，，，。图2响应曲线当系统（13）稳定时，阶跃响应Finalvalue取1，阶跃响应Finalvalue取1，经过传统PID控制后的响应曲线如图7中曲线1所示，经过自抗扰控制系统控制后其响应曲线如图7中曲线2所示。通过比较可知，自抗扰控制大大地缩短了调节时间，减小了超调量，使系统很快地就达到稳定状态，说明自抗扰控制方法对于延时系统的控制效果明显优于传统PI