熱軋帶鋼軋后層流冷卻控制系統(tǒng)

1 層流冷卻系統(tǒng)的工藝背景
1.1 層流冷卻系統(tǒng)的功能
1.2 層流冷卻系統(tǒng)的工藝要求
1.3 層流冷卻系統(tǒng)設備配置
2 帶鋼卷取溫度預測模型
2.1 一階溫度預測模型的導出
2.2 由熱傳導方程導出的二階基礎模型
2.2.1 基礎模型
2.2.2 基于二維熱傳導方程的溫度預測計算模型
2.3 關于數(shù)學模型問題的討論
2.3.1 對數(shù)學模型的基本要求
2.3.2 機理模型
2.3.3 經(jīng)驗模型
2.3.4 混合模型
2.3.5 模型中的未知參數(shù)問題
3 層流冷卻控制系統(tǒng)
3.1 層流冷卻控制系統(tǒng)的目標
3.2 過程控制結構框圖及主要模塊介紹
3.2.1 層流冷卻控制系統(tǒng)結構框圖及總體概述
3.2.2 預測模型
3.2.3 控制器
3.2.4 預測模型的自適應校正
3.3 層流冷卻計算機控制系統(tǒng)的硬件配置及軟件結構
3.3.1 硬件配置
3.3.2 PCC主要承擔的任務
3.3.3 BAC主要承擔的控制任務
3.3.4 軟件結構
4 層流冷卻控制算法的設計與實現(xiàn)
4.1 前饋控制器的設計
4.1.1 前饋控制計算的基本過程
4.1.2 前饋控制計算的分析及評價
4.2 反饋控制計算的設計及分析
4.2.1 反饋控制計算的基本過程
4.2.2 反饋控制計算的分析與評價
4.3 自適應控制算法設計與分析
4.3.1 自適應控制器的設計
4.3.2 自校正調(diào)節(jié)的效果分析
4.4 熱軋帶鋼卷取溫度模型參數(shù)快速神經(jīng)網(wǎng)絡辨識
4.4.1 引言
4.4.2 快速神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構
4.4.3 快速神經(jīng)網(wǎng)絡算法
4.5 連軋帶鋼卷取溫度神經(jīng)網(wǎng)絡最優(yōu)預估控制器
4.5.1 引言
4.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡及控制器結構
4.6 神經(jīng)自適應預估控制算法
4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡自適應極點配置控制
4.7.1 模型推導
4.7.2 自適應控制律
4.7.3 極點配置算法
4.8 模糊預估控制
4.8.1 系統(tǒng)設計
4.8.2 模糊控制器參數(shù)自調(diào)整原則
4.8.3 參數(shù)自調(diào)整模糊控制器的設計
4.8.4 Smith補償器
4.8.5 系統(tǒng)仿真及結果分析
4.8.6 應用分析
4.8.7 結論
5 控制系統(tǒng)的改進與優(yōu)化
5.1 現(xiàn)場參數(shù)對實測卷取溫度的影響
5.2 卷取溫度控制精度主要影響原因分析
5.3 系統(tǒng)優(yōu)化改進
5.4 參數(shù)優(yōu)化
5.4.1 粒子群算法
5.4.2 層流冷卻控制系統(tǒng)優(yōu)化
5.5 在線改進優(yōu)化效果
6 仿真系統(tǒng)設計及實例分析
6.1 層流冷卻仿真功能及框架
6.1.1 仿真系統(tǒng)概述
6.1.2 總體框架
6.1.3 功能描述
6.2 仿真后的結果
6.2.1 帶鋼實測值與帶鋼仿真計算值比較
6.2.2 跟蹤點在冷卻區(qū)任意位置沿厚度方向的溫度曲線
6.2.3 跟蹤點在冷卻區(qū)長度方向溫降曲線
6.2.4 卷取溫度計算值與實測值偏差分析曲線
6.2.5 小結
參考文獻