【摘 要】
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宝钢2050mm热轧厂的卷取机由于多年使用,尤其是在热轧带钢轧制速度和带钢厚度不断增加的情况下,常常出现机械、液压及电气等方面故障,导致打滑、卷取失败、轧废、压痕、松卷
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宝钢2050mm热轧厂的卷取机由于多年使用,尤其是在热轧带钢轧制速度和带钢厚度不断增加的情况下,常常出现机械、液压及电气等方面故障,导致打滑、卷取失败、轧废、压痕、松卷或塔尖等现象,造成巨大的损失.为了使得卷取机进行可靠地卷取,论文研究了助卷辊电液伺服系统测试方法、非参数模型和参数模型建立方法、神经网络辨识以及神经网络控制等理论和实验,以期望提高系统的动态性能.论文首先建立了助卷辊电液伺服系统非线性状态方程模型.基于经典控制理论的微分方程模型和传递函数模型已不能满足非对称液压缸伺服系统的建模要求.该文采用了现代控制理论的方法,建立了非对称缸系统非线性状态方程模型,从理论上准确地描述了该系统的本质非线性、时变特性等.论文的最后,介绍了各种辨识与控制方法的现场实验.通过实验可以看出正弦波方法能够准确地测试出助卷辊电液伺服系统的频率特性,得出系统的固有频率和阻尼比,为现场了解系统动态特性提供有效的手段.利用伪随机信号作为系统输入的测试结果可以辨识出系统的参数模型和神经网络模型,神经网络在非线性系统建模方面具有明显的优势.神经网络控制具有很好的适应能力,能够在线校正网络权值,从而很好的改善了助卷电液伺服系统的动态品质.
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