本次研究以某钢铁公司冷轧厂650可逆冷带轧机的液压AGC控制的设定值计算系统为研究对象,在查阅了大量国内外相关文献的基础上,综述了现代轧制理论的发展历程,研究现状以及今后的发展趋势,从轧制工艺对轧件的精度影响的基础上,对冷轧轧制模型的自适应、自学习理论进行系统的研究并付诸工程实践。 本次研究主要完成下面几项工作: 首先,对冷带轧机轧制工艺过程中三个典型的轧制力模型:柯洛辽夫公式、Bland-Ford 和斯通公式进行了详细地分析,最终选择斯通公式作为轧制力预报模型。系统详细地分析影响轧制力的主要因素,重点分析应力状态系数的影响因素和变形抗力的影响因素,为下一步的修正提供理论依据。 然后利用传统预测模型与模型自适应自学习技术相结合,通过建立被控对象的预测模型,提出了一种基于实测数据的指数平滑算法,进行在线修正。通过建立增益系数和轧制力实测值可信度之间的对应关系,分析处理现场的实时数据,真正做到以实测数据来修正模型。 最后运用全中文监控组态软件 MCGS 开发一个全新的轧机实时监控系统,通过运行自适应策略和自学习策略,来实现模型的最终优化,在 650可逆冷带轧机工艺模型上得以试验验证。通过轧制相同材质的带钢,对多次自适应自学习前后的厚度偏差进行比较,结果表明该算法能很好的提高轧机的模型精度,并能对不同型号的钢种的进行自学习,来修正轧制材料的系数。通过作者严密的理论推导和周密的实验证实了方案的可行性和正确性。此种方案是从工程应用的角度提出的,具有较强的理论价值和应用价值。