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冷连轧机板形智能控制策略的研究的开题报告

一、研究背景及意义

随着经济的不断发展以及工业化进程的不断加快，冷轧钢板的需求

量逐年递增。冷连轧机是生产冷轧钢板的重要设备，其板形质量直接影

响到钢板表面质量、尺寸精度和力学性能。因此，如何实现冷连轧机板

形的精确控制成为钢铁行业研究的重点之一。

目前，冷轧生产中对板形控制方法主要包括机械调整、实时控制和

补偿控制。机械调整通过调整工作辊、支撑辊等的位置实现板形调整，

但这种方法的控制效果受到机械设备的制造精度和调整方式的限制，且

调整时间长、效率低。实时控制方法基于板形测量数据，通过调整辊缝

等参数实现板形控制，但这种方法的控制效果容易受到环境变化和传感

器精度等因素的影响。补偿控制方法通过预测板形偏差并进行补偿，或

者根据测量数据建立数学模型进行控制，但这种方法需要较高的计算能

力和算法精度。

针对现有控制方法存在的一些问题，智能控制技术的应用为冷轧生

产中的板形控制提供了一种新的思路。通过采集大量的历史数据，结合

机器学习、人工神经网络等技术，建立板形预测模型以及智能控制模型，

从而实现更加精确、高效的控制。

二、研究内容和方法

本文将研究冷连轧机板形智能控制策略，重点研究以下内容：

1.冷轧生产线板形控制原理、板形传感器及控制系统构成；

2.板形预测模型建立，包括采集历史数据、数据预处理、特征提取

和模型训练等步骤；

3.智能控制模型建立，包括基于模型预测控制、基于模型的反馈控

制、基于模型的前馈控制等；

4.模型实验验证，通过实验验证建立的模型的准确性和有效性。

研究方法主要包括文献综述、数据采集与预处理、特征提取、模型

训练、模型实验验证等。

三、预期结果和意义

本研究将通过建立冷连轧机板形预测模型以及智能控制模型，实现

对板形的智能控制，能够提高板形控制的精度和效率，减少因环境变化

和传感器误差等原因造成的控制误差，同时提高冷轧生产线的生产效率

和质量水平，具有重要的理论和实践意义。