基于PSO优化神经网络的动态变规格控制研究

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动态变规格作为全连续冷连轧所特有的工艺过程,是实现带钢无头轧制的技术关键。研究冷连轧机的动态变规格变换技术,对于维持轧机的正常生产,实现全连续轧制,提高产品产量、质量都有非常重要的意义。 本论文主要是以常规的五机架冷连轧机为研究对象,针对变规格过程的自身特点,在当前技术的基础上,以控制过渡过程来获得满意的动态性能为目的,对冷连轧机的动态变规格控制问题进行了研究。论文的主要内容包括以下二个部分。 第一部分主要是对冷连轧机动态变规格现有技术方案的分析研究。文中首先简要描述了冷连轧机动态变规格变换问题,明确了所要研究的基本问题和目标。然后根据冷轧过程的基本原理和动态变规格期间张力的特点,建立了冷轧机的描述方程。以常规的五机架冷连轧机为对象,得到了许多变规格过程的重要规律和结论,为进一步提出基于动态控制思想的变规格技术方案提供了依据。 第二部分主要是对现有技术分析的基础上,设计了基于对角递归神经网络的动态变规格内模控制器,并用PSO算法提高了神经网络的训练速度。
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