基于神经网络的冷连轧厚度控制方法研究-控制科学与工程专业论文.docxVIP

河北工业大学硕士学位论文 河北工业大学硕士学位论文 基于神经网络的冷连轧厚度控制方法研究 基于神经网络的冷连轧厚度控制方法研究 基于神经网络的冷连轧厚度控制方法研究 摘 要 冷轧带钢产品是钢铁工业中最重要的产品之一，也是钢铁行业最具附加值的产品之 一。近年来，用户不仅对带钢产品的需求量与日俱增，其对带钢产品的品种、质量、性能 的要求也越来越高。作为冷轧带钢产品重要质量指标之一，带钢厚度精度控制的高低，直 接关系到冷轧行业的经济效益。 本文以四川某新建的 1450mm 八辊五机架冷连轧生产线作为研究背景，深入研究了该 连轧机的整体厚度自动控制系统。通过对此系统的研究分析，选取目前研究相对较少的出 口段精调厚度控制系统作为本文研究的主要内容。 本文在简单介绍了国内外冷轧生产发展的基本状况后，在第二章，从冷轧理论的基础 入手，对弹性变形方程、塑性变形方程以及弹塑曲线的相关理论做了介绍，随后重点介绍 了影响冷轧厚度控制精度的几个主要原因，最后介绍了厚度自动控制的基本原理以及几种 常见的厚度自动控制系统。在第三章介绍了所研究的 1450mm 八辊五机架冷连轧生产线的 工艺组成和硬软件配置。第四章首先介绍了五机架冷连轧机整体厚度自动控制系统的设 计，随后分成入口段和出口段两大部分分别进行了详细分析。第五章首先介绍了 BP 神经 网络理论基础，随后设计了精调 AGC 系统的 BP 神经网络模型，并用 MATLAB 软件中的 SIMULINK 工具搭建了基于 BP 神经网络的出口段精调厚度自动控制系统模型，随后进行 了仿真分析。 随着人工智能的飞速发展，其在冷轧领域的应用也越来越多，本文所建立的基于 BP 神经网络的精调厚度自动控制系统及其仿真分析，将为以后其在实际生产中的应用提供一 定的借鉴。 关键词：冷轧，厚度自动控制，MATLAB/SIMULINK，BP 神经网络 i PAGE PAGE iv RESEARCH ON COLD ROLLING THICKNESS CONTROL METHOD BASED ON NEURAL NETWORK ABSTRACT Cold-rolled strip steel products is not only one of the most important products in the steel industry, but also one of the most value-added products in the steel industry. In recent years, with the growing requirements for strip products, the users demand for products variety, quality and performance is getting higher and higher. As one of the important quality indicators of cold-rolled strip steel products, the control accuracy level of strip thickness, directly related to the economic benefits of cold-rolled industry. With the background of the 1450mm eight roller five-stand cold rolling, which is new produced in SiChuan, this thesis depth researches the entire automatic gauge control system of this cold rolling mill. Through the research and analysis of this system, it selects the fine-tuning automatic gauge control system as the main research content in this article. After a brief introduction of the cold-rolled production development at home and abroad, in the second chapter, starting from the foundation theory of cold-roller, it introduces the equations of elastic deformation, and the