【摘 要】
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凸度与厚度是衡量带钢热连轧生产品质的重要评价指标而精轧机组穿带后的头部命中率则直接影响自动厚度控制（AGC）的控制效果。轧制过程的复杂性、被控对象的非线性、时变性使得传统的控制系统无法满足更高品质带钢的生产需求,而先进厚控技术的引入再次实现了热连轧控制系统的跨越式进步。本文以鞍钢1700ASP热连轧生产线为实验平台,将提升全长控制品质和精度作为目标,针对传统热连轧控制方式存在的缺陷,以板带轧机基本
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凸度与厚度是衡量带钢热连轧生产品质的重要评价指标而精轧机组穿带后的头部命中率则直接影响自动厚度控制（AGC）的控制效果。轧制过程的复杂性、被控对象的非线性、时变性使得传统的控制系统无法满足更高品质带钢的生产需求,而先进厚控技术的引入再次实现了热连轧控制系统的跨越式进步。本文以鞍钢1700ASP热连轧生产线为实验平台,将提升全长控制品质和精度作为目标,针对传统热连轧控制方式存在的缺陷,以板带轧机基本方程为基点,热连轧增量方程为依托,现场实际数据为支撑,采取理论结合实际的方法,在现场设置头部拯救功能并且引入基于神经网络算法的先进厚控技术。不仅提高了穿带后头部命中率,同时有效地解决了非线性系统下的弊端。仿真和实际现场应用结果表明:该控制策略对提升带坯全长控制品质和精度有较大贡献。本文的实验研究成果如下:（1）分析了国内外轧制技术的发展历程和研究现状;列举了评定板带材品质的参考指标;以板带轧机基本方程为依托,建立了线性增量方程;介绍了各种AGC的工作原理及其存在的局限性。（2）针对热连轧平均性模型预报每一块带钢因设定误差而导致头部命中率变差的问题,提出了头部拯救策略。依据现场的负荷分配,分别列出多目标方程影响系数表和快速监控动作表,以便带坯头部能够精准快速的命中。实际应用结果表明头部拯救策略的投入提高了带坯的头部命中率。（3）将基于RBF神经网络整定的PID控制算法应用在监控AGC上,改善了因系统自身滞后性及传统PID控制算法局限性导致的控制效果不佳的问题。本文提出的热连轧头部拯救策略和基于神经网络算法的先进厚控技术,主要是从提高AGC控制精度和带坯全长品质方面开展工作。由仿真图像和实验数据分析可得该策略有较好的调节效果,在一定程度上提高了生产效率和产品质量,因此具有一定的应用前景。
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