一种自适应自动厚度控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于板带材产品轧制技术领域，提供一种自适应自动厚度控制方法及装置，所述方法包括：构建网络模型得到网络模型各层网络权值；根据所述网络权值获取实时轧机弹性刚度M和塑性刚度Q；构建前馈模型得到第一补偿值ΔS0；构建预测模型得到辊缝位置第二补偿值ΔS1；构建自适应控制模型得到辊缝位置设定值S*；将S*、延迟时间T后的ΔS0以及ΔS1之和送至轧机液压APC的输入端，APC输出端输出控制信号以实现自动厚度控制。本发明专利技术通过建立各个模型，并考虑多方面因素，解决了现有自动厚度控制系统非线性时变、大滞后的问题，使得厚度控制精度和命中率提高，从而提高了轧制水平。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术适用于板带材产品轧制
，提供一种自适应自动厚度控制方法及装置，所述方法包括：构建网络模型得到网络模型各层网络权值；根据所述网络权值获取实时轧机弹性刚度M和塑性刚度Q；构建前馈模型得到第一补偿值ΔS0；构建预测模型得到辊缝位置第二补偿值ΔS1；构建自适应控制模型得到辊缝位置设定值S*；将S*、延迟时间T后的ΔS0以及ΔS1之和送至轧机液压APC的输入端，APC输出端输出控制信号以实现自动厚度控制。本专利技术通过建立各个模型，并考虑多方面因素，解决了现有自动厚度控制系统非线性时变、大滞后的问题，使得厚度控制精度和命中率提高，从而提高了轧制水平。【专利说明】一种自适应自动厚度控制方法及装置
本专利技术属于冶金行业板带材产品轧制
，尤其涉及一种自适应自动厚度控制方法及装置。
技术介绍
在板带轧制过程中，为了提高厚度控制精度，国内外对轧机自动厚度控制系统做了大量研究。其本质是通过传感器对板带实际轧出厚度的连续测量，结合轧制过程中包括速度、温度、张力、辊缝位置、轧制力等多种物理量的实际测量值，借助计算机功能程序建立数学模型将出口厚度偏差信号转换为压下位置或张力变化信号，把厚度精度控制在允许的偏差范围内的一种综合控制过策略。 常用的自动厚度控制(AGC)方法有监控式、前馈式、厚度计式。其中监控式AGC由于轧机结构的限制，测厚仪一般安装在距离轧机辊缝一定距离的位置，造成实际轧出厚度必须经过一段滞后时间才能得到，对系统控制性能极为不利。目前，Smith预估法可用来克服滞后带来的影响，但其预估模型的准确性和滞后时间的不确定性会严重影响Smith预估法的控制性能，因此需要考虑一种可以克服非线性时变、大滞后的控制器来解决上述问题。而前馈式和厚度计式AGC需要精确的数学模型，但是轧机塑性刚度和弹性刚度的准确性制约了模型计算的精确度。目前，轧机刚度分段法和自学习法可用来提高其准确度，但由于刚度影响因素的复杂性和时变性导致其估算值仍存在偏差，因此需要考虑通过算法大幅克服这种偏差，提高模型精度和控制性能。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的在于提供一种自适应自动厚度控制方法及装置，旨在解决现有自动厚度控制系统非线性时变、大滞后的技术问题。 一方面，所述自适应自动厚度控制方法包括下述步骤: 构建网络模型，根据轧机刚度参数、在线工艺参数得到网络模型各层网络权值； 根据所述网络权值获取实时轧机弹性刚度M和塑性刚度Q ； 构建前馈模型，获取入口厚度波动Λ h0对应的辊缝位置第一补偿值Λ S0 ； 构建预测模型，根据先进控制APC反馈，得到辊缝位置第二补偿值Λ S1 ； 构建自适应控制模型，根据厚度设定值h*与实测出口厚度h之差，得到辊缝位置设定值S* ； 将S'延迟时间T后的Λ S。以及Λ S1之和送至轧机液压APC的输入端，APC输出端输出控制信号以实现自动厚度控制。 另一方面，所述自适应自动厚度控制装置包括: 网络模型构建单元，用于构建网络模型，根据轧机刚度参数、在线工艺参数得到网络模型各层网络权值； 网络权值获取单元，用于根据所述网络权值获取实时轧机弹性刚度M和塑性刚度Q； 前馈模型构建单元，用于构建前馈模型，获取入口厚度波动Ahtl对应的辊缝位置第一补偿值Λ S0 ； 预测模型构建单元，用于构建预测模型，根据先进控制APC反馈，得到辊缝位置第二补偿值Λ S1 ； 自适应控制模型构建单元，用于构建自适应控制模型，根据厚度设定值h*与实测出口厚度h之差，得到辊缝位置设定值S* ； 输出控制单元，用于将S'延迟时间T后的AStl以及Λ S1之和送至轧机液压APC的输入端，以使APC输出端输出控制信号以实现自动厚度控制。 本专利技术的有益效果是:本专利技术通过建立网络模型、前馈模型、预测模型、自适应控制模型，考虑多方面因素，解决了现有自动厚度控制系统非线性时变、大滞后的问题，使得厚度控制精度和命中率提闻，从而提闻了乳制水平。 【专利附图】【附图说明】 图1是本专利技术实施例提供的自适应自动厚度控制方法流程图； 图2是本专利技术实施例提供的控制系统原理图； 图3是本专利技术实施例提供的网络模型示意图； 图4是图1中步骤SlOl的具体流程图； 图5是本专利技术实施例提供的自适应控制模型原理框图； 图6是本明实施例提供的自适应自动厚度控制装置的结构方框图。 【具体实施方式】 为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。 为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。 图1示出了本专利技术实施例提供的自适应自动厚度控制方法流程，为了便于说明仅不出了与本专利技术实施例相关的部分。 参照图1并结合图2所示的控制系统原理图，所述自适应自动厚度控制方法包括: 步骤S101、构建网络模型，根据轧机刚度参数、在线工艺参数得到网络模型各层网络权值。 如图3所示，建立网络模型，包括7个输入层节点、10个隐含层节点以及2个输出层节点，所述输入层节点为样本数据，包括轧制速度V、轧制力P、轧辊凸度C、板带宽度B、板带温度Τ、入口厚度H和出口厚度h，所述输出层节点数包括轧机刚度系数M和轧件塑性系数Q。通过此网络模型处理轧机刚度系数，预设精度值为0.001，结束后得到最终各层网络权值并保存。 具体实现时,参照图4所示,本步骤包括: Al、确定学习速率、动量因子，初始化输入层到隐含层的连接权值Coki和隐含层到输出层的连接权值《ijt) 学习速率为0.1，动量因子为0.05，初始化输入层到隐含层的连接权值和隐含层到输出层的连接权值和为的随机数。选取100组离线数据样本进行归一化处理，归一化公式如下: A X-Y x 二- 其中，X为输入输出向量，Xmax和Xmin为向量的最大和最小值。 A2、随机选取样本输入至网络模型。 A3、计算隐含层和输出层各节点的输入输出。 活化函数采用如下S型函数: /' (X ) = —- l+e 得到第P个样本下的隐含层第i个神经元输入输出和输出层输入输出为:55 Vpi = Σ ωΜ * Ipk Upi = /(Σ COki * Ipk - Oi) k=l.^=I 5 10 10 mpJ = Σ (Oij *upi ηπ =/(Σ ω” * upi — Oj)i=l.i=l ' 其中，Ip为样本输入向量，coki为输入层和隐含层之间的连接权值，Coij为隐含层和输出层之间的连接权值，Vp为隐含层输入向量，Up为隐含层输出向量,mp为输出层输入向量，np为输出层输出向量，Qi为隐含层阈值，9」为输出层阈值。 A4、计算误差函数对隐含层各节点的偏导数Spi以及计算误差函数对输出层各神经元的偏导数5pj。 Spi = /( Σ COkl * Ipk - 9t )(1-/(Σ COki * Ipk — Oi))(Σ (Oij * Spj)； k=lk=lJ=I 10 10 δρ] =./ (Σ COjj * up1- Oj)(1 -./ (Σ (o" * Upj - 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应自动厚度控制方法，其特征在于，所述方法包括：构建网络模型，根据轧机刚度参数、在线工艺参数得到网络模型各层网络权值；根据所述网络权值获取实时轧机弹性刚度M和塑性刚度Q；构建前馈模型，获取入口厚度波动Δh0对应的辊缝位置第一补偿值ΔS0；构建预测模型，根据先进控制APC反馈，得到辊缝位置第二补偿值ΔS1；构建自适应控制模型，根据厚度设定值h*与实测出口厚度h之差，得到辊缝位置设定值S*；将S*、延迟时间T后的ΔS0以及ΔS1之和送至轧机液压APC的输入端，APC输出端输出控制信号以实现自动厚度控制。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈炜，
申请(专利权)人：中冶南方工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42