基于数据分析的热连轧非稳态过程板形控制模型优化

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在热连轧实际生产中,稳定生产过程的板形控制已经达到很高的控制水平,但是在生产过程中存在着规格切换、停轧换辊等大量非稳态轧制过程中,板形的实际控制效果偏低,严重影响成品带钢的板形质量以及成材率。为提高非稳态轧制过程板形的控制精度,本文以某1580mm热连轧生产线为研究对象,在生产过程数据分析的基础上,从负荷分配优化和板形预测两个方面出发,得到了以板形最优为目标的负荷分配策略,并基于深度学习建立板凸度预测模型,最终提高了非稳态轧制过程中的板凸度控制精度。本文的主要研究内容如下:(1)非稳态轧制过程中板形的影响因素分析。基于热连轧过程控制模型,系统分析热连轧过程中带钢温度、机架轧制力、工作辊磨损、轧辊热膨胀对板形的影响规律;基于现场采集的数据,分析规格切换和停轧换辊两种非稳态轧制阶段,相对于稳态轧制过程中的负荷分配、轧制力、弯辊力、窜辊量波动大导致板凸度命中率低;通过对规格切换、停轧换辊等非稳态轧制过程数据分析,寻找影响板凸度命率低的主要因素。(2)以板形为目标的负荷分配优化策略研究。对非稳态轧制过程中负荷分配不稳定的情况,建立板形和轧制力均衡的目标函数,分别利用GA算法和改进后的NSGA-Ⅱ对目标函数进行求解,得到负荷分配优化方案。(3)开发并建立基于DBN的板凸度预测模型在现场非稳态轧制过程数据分析和挖掘的基础上,针对规格切换和停轧换辊过程,分别确定多层网络结构并建立了 DBN-a和DBN-b预测模型;并通过改进学习率和动量项以及引入共轭梯度法,得到IDBN3-a和IDBN3-b两种模型,进行仿真实验,以验证改进后模型的预测性能。本文的研究结果针对热连轧中非稳态轧制过程中的板形控制,有着很较强的实用性,研究成果对非稳态轧制过程中板形控制具有理论指导意义。
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