退火是冶金企业生产高质量冷轧薄板产品的一道必经工序,目的是提高钢材抗拉强度,改善薄板机械性能。目前应用最广泛的退火方式是连续退火机组,由于连退机组在高速运行下生产薄而软的板材,因而机组带钢的稳定张力是保证产品质量均匀、产量稳定的必要条件。本文在参阅大量国内外相关文献资料的基础上,以连续退火机组为背景,采用了具有分布式计算、正反馈机制和贪婪式搜索的蚁群算法,提出了一种基于蚁群算法的连退机组张力系统故障诊断方法。本文通过对连退机组张力系统典型故障产生机理和故障特征进行分析,结合现场数据建立了张力系统故障样本库。在此基础上,利用蚁群优化算法求解故障样本库的最优分类问题,设计了基于蚁群算法的故障诊断规则提取方案。定义了敏感度和明确度来评价蚁群搜索到的诊断规则的分类性能,以减少故障特征信息中的冗余信息,使诊断规则得到约简。同时结合系统特点,定义了路径能见度,为蚁群搜索提供了专家指导,避免了算法局部搜索无法求取全局最优解的情况。依据所求取的故障诊断规则,提出了基于蚁群算法的故障诊断方案,并系统的设计了冷轧连续退火机组张力系统的过程监测及故障诊断系统的总体结构。通过仿真研究,发现蚁群算法具有较强的搜索能力,可以得到比较准确的故障诊断结果,说明了方案的可行性以及基于蚁群算法的连退机组张力系统故障诊断系统的有效性。