用于在具有测量延迟的双辊带铸造中的周期性干扰的迭代学习控制制造技术

一种双辊铸造系统，其中铸辊在铸辊之间具有辊隙，每个辊具有周长和旋转周期。铸辊控制器响应于控制信号来调节铸辊之间的辊隙。传感器测量铸带的至少一个参数。ILC控制器从传感器接收带测量信号，并将控制信号提供给铸辊控制器。ILC控制器包括ILC控制算法，以生成基于带测量信号的控制信号以及基于周长、旋转周期和辊隙与传感器之间的铸带长度的时间延迟估计，以补偿从铸带离开辊隙到被铸带传感器测量所经过的时间。所经过的时间。所经过的时间。

【技术实现步骤摘要】
用于在具有测量延迟的双辊带铸造中的周期性干扰的迭代学习控制
[0001]本申请是中国专利技术专利申请(申请号：201880073167.7，申请日：2018年9月21日，专利技术名称：用于在具有测量延迟的双辊带铸造中的周期性干扰的迭代学习控制)的分案申请。
[0002]本申请要求于2017年9月22日向美国专利局提交的美国临时申请号62/562056和于2018年4月6日向美国专利局提交的美国临时申请号62/564304的优先权和利益，通过引用将二者全部内容并入本文。

技术介绍

[0003]双辊铸造(TRC)是一种接近最终形状的制造过程，用于生产钢带和其他金属带。在此过程中，将熔融金属倒在两个铸辊的表面上，这两个铸辊同时冷却金属并将其固化成接近最终厚度的带。随着辊旋转，辊的形状和热力学特性的角度变化会在带的厚度轮廓中产生周期性干扰。这样的一个示例是，带的一侧因辊边缘之间的相对间隙距离的变化而被无意中铸造得比另一侧厚。这种干扰称为楔形，其存在会影响最终带的质量。然而，由带的铸造和测量之间存在较大延迟而使得补偿这种干扰复杂。
[0004]过去，研究人员一直专注于TRC过程的稳定性以及改善其整体性能。具体而言，许多研究人员分析了各种过程参数之间的相互作用以及这些相互作用如何影响过程的稳态行为。然而，几乎没有做任何工作来解决基于每转发生的干扰。如果不解决这些干扰，以前的作者得出的许多稳态模拟将无法实现他们概述的厚度性能目标。
[0005]由于TRC的旋转特性，辊的最显著动态是周期性的。这使得基于学习的控制算法成为解决每转干扰的理想方法。迭代学习控制(ILC)是用于消除重复过程中发生的周期性干扰的流行控制技术。迭代学习控制利用过程的可重复性来消除来自该过程的周期性干扰的影响。ILC最初于1980年代提出，已用于改善机器人技术、化学处理和制造领域中各种系统的跟踪性能。ILC算法使用来自先前试验的误差信号(在这种情况下为滚动旋转)来生成对将在下一次试验期间应用的输入信号的修改。
[0006]许多ILC算法假定过程中没有时间延迟。然而，在实际应用中，并非总是如此。研究人员先前已经开发了ILC算法，以补偿在过程的单次迭代中发生的时间延迟。表明在延迟时间固定且延迟长度小于一次迭代长度的假设下，确保对于较小时间延迟估计误差收敛。然而，这些算法并未扩展到实际上是多次迭代长度的时间延迟的情况，在包括双辊钢铸造的各种应用中就是如此。他们也没有考虑时间延迟随时间变化的情况。
[0007]由于双辊带铸造的旋转特性，许多干扰可以表示为铸辊的旋转位置的函数。然而，由于许多物理限制，带特征传感器与系统致动器不在同一位置。结果，时间延迟可能超过过程的单次迭代的持续时间，即铸辊的一个完整旋转。这意味着在这些测量值可以与反馈算法结合使用以控制过程之前需要准确的时间延迟估计。
[0008]为了考虑时间延迟的可变性，需要时间延迟估计算法。最常见的时间延迟估计算法使用基于相关性的方法来估计过程内的时间延迟。然而，过程的周期性使基于相关性的
方法不可靠，尤其是当延迟是多个周期长度时。这是因为周期性导致相关函数对于搜索窗口内的每个周期具有局部最大值。

技术实现思路

[0009]为了克服这些基本挑战，本文提供了一种用于重复过程的时间延迟估计方法，其中时间延迟大于一次迭代。该方法首先将时间延迟的搜索窗口缩小到包含该过程的单个周期的延迟值的间隔。然后可以使用基于相关性的方法来找到较小间隔内的实际延迟。
[0010]特别地，针对一类周期性或重复性过程描述了一种ILC算法，该过程的可变时间延迟大于一次迭代长度。延迟被分为两个分量：基于单个延迟周期内包含的迭代次数的n
k
分量和定义为实际延迟与n
k
分量之间的残差的τ分量。然后，该结构使得能够推导ILC算法的稳定性定律，其是n
k
和τ的估计误差的函数。
[0011]在此，针对一类周期性过程描述了迭代学习控制(ILC)算法，该过程的可变时间延迟大于一次迭代长度。这种过程的示例是双辊带铸造，其中致动器和传感器不在同一位置，从而导致显著的时间延迟，其本身是过程参数比如辊速度的函数。我们将该延迟分为两个分量：基于一个延迟周期内包含的迭代次数的整数分量n
k
和定义为实际延迟与n
k
T
R
之间的残差的第二分量τ。然后，该结构使得能够推导出ILC稳定性定律，其是n
k
和τ的估计误差的函数。所提出的算法应用于双辊带铸造，其中n
k
估计是基于过程的几何特性而被导出的，τ估计由标准相关性方法驱动。使用实验过程数据验证延迟估计算法。然后，通过模拟结果，我们证明了ILC算法n
k
和τ的估计误差的敏感性以及由于每个估计中的误差而导致的性能折衷。
[0012]根据本专利技术的双辊铸造系统可以包括一对反向旋转铸辊、铸辊控制器、铸带传感器以及ILC控制器。一对反向旋转铸辊在铸辊之间具有辊隙并且能够从辊隙向下输送铸带，该辊隙是可调节的，每个辊具有周长C和旋转周期T
R
。铸辊控制器配置为响应于控制信号来调节铸辊之间的辊隙。铸带传感器能够测量铸带的至少一个参数，其中在辊隙和铸带传感器之间存在长度为L的铸带，长度L大于周长C。ILC控制器耦合到铸带传感器以从铸带传感器接收带测量信号并且耦合到铸辊控制器以向铸辊控制器提供控制信号，该ILC控制器包括迭代学习控制算法，以生成基于带测量信号的控制信号和表示从铸带离开辊隙到被铸带传感器测量所经过的时间的时间延迟估计ΔT。时间延迟估计ΔT还包括：迭代延迟T
I
，其包括滚动转数n
k
和旋转周期T
R
的乘积；和残余延迟τ，其使得在迭代延迟和迭代延迟加一次迭代的窗口内提供给控制器的控制信号与从传感器接收的测量信号之间的相关性最大化。ILC控制器可以配置为计算残余延迟τ、迭代延迟T
I
或这两者。
[0013]在一示例中，滚动转数n
k
与周长C的乘积提供了迭代长度L
I
，其中迭代长度L
I
小于长度L，并且长度L与迭代长度L
I
之差小于周长C。滚动转数n
k
可以至少为2或更多。铸带传感器可以包括厚度计，其在整个铸带宽度上的间隔中测量铸带的厚度。
[0014]铸辊控制器还可以包括动态可调节楔形控制器，并且响应于来自ILC控制器的控制信号，由楔形控制器调节辊隙。在另一示例中，铸辊可以包括用于调节辊隙的膨胀环，并且铸辊控制器可以响应于来自ILC控制器的控制信号来控制膨胀环。
[0015]铸带传感器可以对于至少一个周期性干扰对铸带进行测量，并且迭代学习算法可以适于降低至少一个周期性干扰的严重性。
[0016]一种在双辊铸造系统中减少铸带金属产品中的周期性干扰的方法，该系统具有一对反向旋转铸辊，其在铸辊之间的辊隙处产生铸带，该辊隙可由铸辊控制器调节，每个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双辊铸造系统，包括：一对反向旋转铸辊，其在铸辊之间具有辊隙并且能够从辊隙向下输送铸带，该辊隙是可调节的，每个辊具有周长C和旋转周期T
R
；铸辊控制器，其配置为响应于控制信号来调节铸辊之间的辊隙；铸带传感器，其能够测量铸带的至少一个参数，其中在辊隙和铸带传感器之间存在长度为L的铸带，长度L大于周长C；以及ILC控制器，其耦合到铸带传感器以从铸带传感器接收带测量信号并且耦合到铸辊控制器以向铸辊控制器提供控制信号，该ILC控制器包括迭代学习控制算法，以基于带测量信号和表示从铸带离开辊隙到被铸带传感器测量所经过的时间的时间延迟估计ΔT生成控制信号，其中，根据辊周长C和旋转周期T
R
以及在铸带离开辊隙时与随后在时间延迟T
D
测量铸带时之间的至少一个测量的铸带长度参数来计算时间延迟估计ΔT。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述参数包括在整个铸带宽度上的间隔中的铸带的厚度的测量。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：FM布朗三世，GTC赵，NJ森达拉姆，HB里斯，
申请(专利权)人：纽科尔公司，
类型：发明
国别省市：