带钢冷连轧生产系统的智能质量控制研究

本科毕业设计（论文）带钢冷连轧生产系统的智能质量控制研究 贾向明燕 山 大 学 2012年6月 本科毕业设计（论文）带钢冷连轧生产系统的智能质量控制研究学院（系）： 电气工程学院 专 业： 自动化 学生 姓名： 贾向明 学 号： 080103010169 指导 教师： 赵新秋 答辩 日期： 2012年6月 燕山大学毕业设计（论文）任务书学院： 系级教学单位： 学号080103010169学生姓名贾向明专 业班 级计算机控制2班题目题目名称带钢冷连轧生产系统的智能质量控制研究题目性质1. 理工类：工程设计 （ ）；工程技术实验研究型（ ）；理论研究型（ ）；计算机软件型（ ）；综合型（ ）2.管理类（ ）；3.外语类（ ）；4.艺术类（ ）题目类型1.毕业设计（ ） 2.论文（ ）题目来源科研课题（ ） 生产实际（ ）自选题目（ ） 主要内容基本要求参考资料周 次第 周第 周第 周第 周第 周应完成的内容指导教师：职称： 年 月 日系级教学单位审批： 年 月 日摘要摘要带钢冷连轧质量控制主要是板厚和板型的控制，本论文主要是对板厚的控制研究。随着国民经济的快速发展，科学技术的不断进步，汽车、机械制造业、电器和电力电子行业对板材及带材的产量和质量也提出了更高的要求。而厚度控制是衡量板材及带材的非常重要的质量指标之一，已成为国内外冶金行业最受关注的焦点。 厚度自动控制AGC(AutomaticGaugeContr01)是一个多变量、强耦合、非线性的实时实地控制过程，目前，以现代控制技术来实现控制性能的最高水平和以智能控制技术来实现系统的灵活性、多样性。两方面的要求相互融合，开发出了高精度的厚度自动控制系统是AGC控制技术发展的最大趋势。本文还对冷连轧的工艺流程以及对冷连轧厚度控制的基本理论进行了较为系统地阐述，综合分析了模糊控制在厚度控制的应用。应用MATIAB仿真软件建立实验模型，证明本文提出模糊控制器，不管是动态性能还是静态性能都非常良好，进一步验证了本文方法的可行性和实用性。关键词：AGC系统；模糊控制；Matlab仿真I燕山大学本科生毕业设计（论文）AbstractCold strip rolling quality control mainly plate thickness and flatness control,This thesis is mainly on the plate thickness control study, type of other relevant information is described in detail, then do research.Automatic gauge control (AutomaticGaugeContr01 AGC) is a multi variable, strong coupling, nonlinear and real-time control process, at present, to the modern control technology to achieve the control performance to the highest level and, with intelligent control technology to realize the systems flexibility, diversity.Two aspects of the pursuit of mutual integration, development of high precision thickness automatic control system AGC control technology development trendThe cold rolling process and cold rolling mill thickness control of the basic theory for a more systematic exposition, a comprehensive analysis of the fuzzy control and neural network and fuzzy neural network in control of the thickness of the application.Application of MATIAB simulation software to establish the experimental model with the traditional control, through the comparative analysis of the results, the results prove that whether it is dynamic or static properties are superior to the traditional control, further demonstrates the feasibility and practicability of the method.Keywords：AGC system; Fuzzy Control ;Matlab Simulation；I 目 录摘要IAbstractII第1章 绪论11.1 课题背景11.2 国内外研究现状21.3 本文的主要研究内容3第2章 轧机板带质量控制的理论基础42.1 冷连轧轧制过程简述42.2 弹跳方程52.2.1 弹性_塑性方程图解法P-h图52.2.2 基于P-h图的冷轧带钢厚度波动原因72.3 几种常用的AGC控制方式102.3.1 厚度计式（反馈式）AGC及其控制原理102.3.2 张力AGC122.3.3 秒流量AGC122.3.4 前馈AGC132.3.5 反馈AGC152.4 液压AGC数学模型172.4.1 液压AGC系统的组成172.4.2 阀控液压缸182.4.3 伺服阀的数学模型182.4.4 位移传感器数学模型192.4.5 液压AGC电液伺服数学模型192.5 本章小结20第3章 带钢冷连轧生产系统的智能质量控制213.1 模糊智能质量控制的理论基础213.1.1 模糊控制的特点213.1.2 模糊控制的基本理论213.1.3 隶属度函数243.1.4 模糊推理规则273.2 模糊控制器的设计283.2.1 确定模糊控制器结构283.2.2 输入输出变量的模糊化283.2.3 模糊推理决策算法设计303.2.4 输出变量解模糊化303.3 本章小结31第4章 系统仿真324.1 仿真实现324.1.1 仿真结构图324.2 仿真结果及分析334.3 本章小结34结论35参考文献36致谢38附录1 开题报告39附录2 文献综述40附录3 中期报告41附录4 外文翻译42III第1章 绪论第1章 绪论1.1 课题背景 21世纪世界钢铁制造工业发展的一个显著特点就是钢材市场竞争愈演越烈，竞争的焦点即是钢材的质量和成本。钢材应用部门的连续化自动化作业的迅猛发展，除了要求钢材的性能均匀以外，还要求钢材尺寸精度高。同时，随着国民经济的高速发展，科学技术的不断进步，汽车、机械制造、电器和电子行业对板材及带材的质量提出了更高的要求。而钢材产品的精度主要指产品的外形尺寸精度，对于板带钢来说，外形尺寸包括厚度、宽度、板型、板凸度、平面形状等等。在所有的尺寸精度指标中，厚度是衡量板材及带材的最重要的质量指标之一，已成为国内外冶金行业普遍关注的一个焦点，厚度自动控制(AutomaticGaugeContr01)已成为现代化板带材生产中不可缺少的组成分。我国近年来从发达国家引进的一些大型的现代化的板带材轧机，其关键技术是高精度的板厚控制和板型控制。板厚精度关系到金属的节约、结构件的重量以及强度等使用性能，为了获得高精度的产品厚度，系统必须具有高精度的压下调节系统及控制系统的支持。我国板厚控制技术虽然已经应用多年，但是应该看到，由于轧机的压下控制技术综合了众多学科领域的知识，在实际的应用生产上，仍存在着诸多的问题。国内在厚控系统的软件开发、检测仪器仪表、液压伺服系统元件的生产水平、精度上存在差距。即使从国外引进的厚控系统，实际使用中也存在自动控制系统没有完全投入的情况。同时，由于带钢厚度受到液压伺服系统、自动控制系统、工艺的瞬时条件和原料的随机变化等几方面的共同影响，使得控制系统具有不确定性。因此有必要对轧制过程进行仿真研究，以便了解这些因素对板厚精度影响的规律，提出消除或减小该影响的方案。电液伺服位置系统是板厚控制的核心技术，如果这个问题解决不好，就有可能使得调试现场的控制器整定周期较长，控制策略不恰当，非线性因素不易解决，影响板厚精度。因此，为控制方法的更好实现，对电液伺服位置系统作进一步的理论研究，将有助于控制参数的选取，缩短现场调试周期。另一方面，液压伺服系统中的一些非线性环节也影响到板厚精度，采用传统的控制方法对这些非线性环节的适应是非常有限的，因此有必要引入先进的控制方法，开展智能控制方法在此类对象控制中的实际应用和仿真探讨，不仅具有相当重要的理论意义，而且对促进我国自动化技术的发展，提高人工智能领域的研究水平，亦具有积极的意义。1.2 国内外研究现状 近年来，国内外在带钢冷连轧质量控制尤其是板型板厚等控制技术方面取得了许多新的发展，大大提高了板带材的几何尺寸精度。为满足汽车制造、食品包装、家用电器、机械、轻工、仪表、通讯和军事工业等各领域的需要，生产出更高精度的板带材产品，占领国际市场，各国相继投入了大量的人力、物力，开发研制了许多种现代化大型轧机。具有代表性的有日本日立公司研制的工作辊可轴向移动的HC轧机，德国西马克公司研制的连续可变凸度CVC轧机，中间辊既可弯曲又可移动的UC轧机，日本三菱公司研制的成对轧辊交叉式的PC轧机，德国曼内斯曼德马科公司的UPC轧机等。这些轧机配以现代化控制手段，可实现多功能精密轧制，生产出微米级厚度精度的板带材产品。尤其是近20年来，发达国家工业结构变化和发展中国家国民经济增长对冷轧带钢质量、品种和数量提出了新的要求，为SLN过程的控制进一步增加了难度，用传统的方法已经很难进一步提高控制水平了。因此，一些国家开始全面、有计划的开发智能控制如模糊控制技术、神经网络技术等以适应更高精度的要求。日本、美国、德国、法国等，在烧结、炼钢、连铸及轧钢等钢铁生产领域已经获得了成功应用。尤其是日本，在这方面投入了很大力量，并获得了许多成果。例如，日本神户钢铁公司加古川厂五机架冷轧机的神经模糊板型控制系统、日本日立公司森吉米尔轧机的神经模糊板型控制系统等等。我国在高精度轧制技术方面也作了大量的研究开发工作。新中国成立后为实现工业化，从外国引进了大型冶金设备和技术，我国技术人员经过多年的学习和消化，在此基础上结合我国的实际情况，自行开发出一些有关提高产品精度的基础理论和实用的先进工艺设备，其中有些技术已经达到或超过国外的先进水平。并且我国将智能控制技术在轧机中也进行了一定的应用，像鞍钢中板厂2350四辊轧机智能控制的开发研究、济钢中板轧机液压APC系统中模糊控制技术的应用等。这些国内外的例子均说明智能控制具有极好的前景。但总体上来说，我国自行研制的轧机，技术含量不高，生产出的产品竞争力不强，每年尚需进口大量的高精度板带材产品，许多轧机的生产状况尚不能令人满意，厚度精度急待提高，许多理论问题及所采用的先进技术，尚待进一步消化研究。1.3 本文的主要研究内容 本文是以鞍钢6机架冷连轧AGC控制系统为依托，以第一机架液压AGC系统为研究对象，主要研究内容为：基于板带质量控制的板带厚度控制研究。（1）在收集和消化大量国内外相关文献的基础上，对板带质量控制中板带轧机厚度控制的基本理论进行了分析。（2）根据第一机架液压AGC系统的构成，确定了一个较全面、准确、通用性好、便于研究控制特性的数学模型。 （3）介绍了模糊控制的基本理论及其在质量控制中AGC中的应用。（4）设计了模糊控制器，将其应用于AGC控制系统，并进行了系统仿真，证明此控制器具有较好的动态性和智能性，适合于带钢冷连轧生产系统的动态智能质量控制（DIQC）.3 第2章 轧机板带质量控制的理论基础第2章 轧机板带质量控制的理论基础2.1 冷连轧轧制过程简述 冷轧带钢是带材的主要成品工序，其所生产的冷轧薄板属于高附加值钢材品种。由于冷轧的带钢、薄板产品具有表面质量好，尺寸精度高和优良的机械、工艺性能等优点，因而被广泛地应用于航空、汽车、电子、化工、家电、造船、建筑、食品及民用五金等国民经济各个部门。冶金钢铁工业具工序间的紧密衔接程度，大致可分为四个主要工序：炼铁工序(iron-making)、炼钢工序(primary steel-making)、热轧工序(hotrolling)和精加工冷轧工序(coldr011ing)。冷轧工序属于钢铁企业的尾部工序之一1。最初的冷轧带钢是在单机架上反复经多道次轧制成型的。这种单轧机的生产方式速度低，生产出的冷轧带钢质量差2。后来大规模、高产量的冷轧带钢生产都采用连续式多机架冷轧机。目前的连续式冷轧机一般有四机架、五机架、六机架等几种配置形式。一般四机架连轧机由于总变形量小，大都用于生产比较厚的带钢，成品的厚度在0.35毫米以上3。而五机架及六机架连轧机主要用于生产薄规格产品，成品厚度最薄可达0.15毫米。而六机架冷连轧机不管生产薄规格带钢的能力，或是实际生产速度的提高，并不比五机架冷连轧机具有太大的优越性，因此五机架冷连轧机便成为当今带钢冷连轧机的主流4。 带钢冷连轧机生产线上除了五机架连轧机主体设备以外，还包括头部的上料设备、开卷机、以及尾部的卷取机。在旧式无头轧制的连续冷轧带钢生产线上，轧制线头部还有矫直机、焊接机及活套等设备。这些设备不仅要与五机架冷连轧机密切配合，做到动作步调一致，而且必须保证五机架冷连轧机上位置控制、厚度控制、张力控制、速度控制以及板形控制的顺利进行。由此可见，五机架冷轧机生产线操作是极其复杂的，仅依靠人力操作很难完全胜任此项工作。因此，五机架冷连轧机的出现必须要有自动控制和计算机技术发展作为基础。由于冷轧原料热轧卷终轧温度高达800-900，其表面生成的氧化铁皮层必须在冷轧前去除，因此目前冷连轧机组都配有连续酸洗机组。传统五机架冷连轧机组工作流程为：经过酸洗处理后的热轧带卷用吊车吊到上料步迸梁送到钢卷小车以装到开卷机上，通过开卷刮刀，夹送辊将带头送到矫直辊准备进入轧机实现穿带过程，带钢以穿带速度逐架咬入各机架(逐架建立机架间张力)，当带头进入卷取机卷筒并建立张力后机组开始同步加速至轧制速度(20.35m/s)，并进入稳定轧制阶段，各自动控制系统相继投入，稳定轧制段占整个轧制过程的95以上，在带钢即将轧完时轧机开始减速以使带尾能以低速(2m/s左右)离开各个机架避免损坏轧辊及带尾跳动，带尾进入卷取机后自动停车，卸卷小车上升，卷筒收缩以便卸卷小车将钢卷卸出并送往输出步进梁，最终由吊车吊至下一工序。四机架冷连轧机机组工作流程与其相仿，主要用于轧制中厚板5。冷连轧生产流程如图2-1所示。近年来随着一批新建热连轧机的投产，我国冷连轧建设的迫切性进一步加大。在今后的一段时间内，冷连轧机与其配套的镀层等处理线将是我国冶金工业的重点建设项目。2.2 弹跳方程2.2.1 弹性_塑性方程图解法P-h图 弹跳方程是分析厚度自动控制系统的一个有效工具，通过它不但可以弄清各种因素对厚度的影响，而且还可以定量地分析各种厚度控制方案。一种直观简易的分析方法是将变形区中的轧制力P作为纵坐标，而把厚度作为横坐标，做成所谓P-h图，在此图上，可以综合地研究变形区中轧件和轧辊间相互作用又相互联系的力和变形关系，如图2-2所示。 图2-2 P-h图 图2-1 冷连轧生产流程 图中SS为轧机弹性变形的弹性方程曲线hh为反映轧件塑性变形的塑性方程曲线。当轧件(来料厚度ho)咬入空载辊缝为S的轧辊时，轧辊将给轧件一个轧制力力P使其产生塑性形变(由变形到出口厚度)，而轧件也将给轧辊一个反作用力P，使轧机产生弹性形变，因而有载辊缝将变为，由于辊缝和轧件最终处于平衡状态，因此=h，也就是弹性方程曲线和塑性方程曲线相交点横坐标为轧出厚度，纵坐标为轧制力P。当有扰动使弹性曲线变动或使塑性曲线变动时，产生厚差。P-h图在定性上比较直观，是目前讨论厚差和厚度控制现象的一个有用工具。由于轧出厚度h即为“有载”辊缝值，因此在横坐标h上也很清楚地表达了“空载辊缝”值，轧出厚度h和机座弹跳量。这样在P-h图上可以同时表达出轧机弹性形变和轧件塑性形变的情况6。2.2.2 基于P-h图的冷轧带钢厚度波动原因 利用P-h图可以很直观地分析造成厚差的各种原因。造成冷轧成品厚差的原因有7-8： (1)热轧钢卷(来料)带来的波动，属于这类的有：热轧卷带厚不匀，这是由于热轧设定模型及AGC控制不良造成的(来料厚度波动)；热轧卷硬度(变形阻力)不匀，这是由于热轧终轧及卷取温度控制不良造成的(来料硬度波动)。来料厚差将随着冷连轧厚度控制而逐架变小，但来料硬度波动却具有重发性，即硬度较大(较小)的该段带钢进入每一机架都将产生新的厚差。 图2-3 来料厚度影响及AGC控制 图2-3表示了来料厚差为正时，即塑性方程曲线由HH变为时将使弹性曲线交叉点由A变为，产生厚差。造成的后果为，。当移动压下SS，即控制压下消除厚差，结果是=0及.图2-4表示了来料硬度变动（HH变为HH）造成的后果及控制压下（移动SS到）消除厚差的结果。 图2-4 来料硬度变动的影响及AGC控制 图2-5 偏心影响及偏心控制 （2)冷轧机本身的扰动，属于这类的有：不同速度和压力条件下油膜轴承的油膜厚度将不同(特别是加减速时油膜厚度的变化)；轧辊椭圆度(轧辊偏心)；轧辊热膨胀和轧辊磨损。其中轧辊偏心为高频扰动。 图2-5表示了由于轧辊热膨胀、磨损或偏心造成的后果(线变为，)以及控制压下(移动到)的结果。对图2-3(或图2-4)及图2-5的比较可看出，来料厚度及硬度波动将造成轧制力变动，并通过轧机弹跳而影响厚度，轧机本身的扰动则主要通过改变实际辊缝值(辊缝仪信号不变)而影响厚度，这两类原因所产生的现象及控制策略是完全不同的。 (3)由于工艺等其他原因造成的厚差，属于这类的有：不同轧制速度条件下轧辊一轧件间轧制摩擦系数不同(包括加减速时摩擦系数的波动)；全连续冷连轧或酸洗一冷轧联合机组在工艺上需要进行动态变规格，因而将产生一个楔形过渡段；酸洗焊缝或轧制焊缝通过轧机时造成的厚差。 这一类厚差属于非正常状态的厚差，不是冷轧AGC所能解决的，是不可避免的。2.3 几种常用的AGC控制方式2.3.1 厚度计式（反馈式）AGC及其控制原理 在轧制过程中，任一时刻的轧制力P和空载辊缝都可以检测到，因此可以用弹跳方程计算出任一时刻的实际轧出厚度h。在这种情况下，就等于把整个机架作为测量厚度的“厚度计”，这种检测厚度的方法称为厚度计法(GM)，根据弹跳方程得出的厚度和厚度偏差信号进行厚度自动控制的系统称GM-AGC或P-AGC。厚度计式AGC系统结构图如图2-7所示。图2-6 P-H图根据P-H图2-6可求。图2-6中：-设定入口厚度； -实际入口厚度 (2-1) (2-2) 即： (2-3)式K-平面变形阻力（又称硬度）。图2-7 厚度计式AGC系统结构图-出口厚度给定值；-出口厚度实际值；-厚度偏差；-辊缝实际值；-消除厚差所需的辊缝调整值；-轧制力矩；式（2-3）即为厚度计式AGC的控制算法。 由于来料厚度发生变化（由变为），带钢的塑性曲线由B变为，这样产生的厚差h。辊缝调节s之后，弹性曲线由变为，这样，出口厚度又恢复到，且h=0。只要检测到厚度偏差h，便可以计算出为消除此厚度偏差应作出的辊缝调节量s。 这种方法可以克服传递时间滞后，但是对于压下机构和机械系统，以及计算机运行的时间滞后仍不能消除。该控制系统从本质上讲属于反馈控制。2.3.2 张力AGC张力AGC是根据轧机出口侧测厚仪测得出口厚度偏差来调节后张力的方式，依靠张力变化影响带材塑性系数改变带材出口厚度。冷轧带钢，特别是后面机架，带钢越来越薄及越来越硬，因而其塑性变形越来越难，亦即其Q值越来越大，因而使压下效率越来越小。 (2-4)式中为压下效率。当Q远远大于C时，为了消除一个很小的厚差需移动很大的。采用液压压下后由于其动作快使这一点得到一定的补偿，但对于较硬的钢种，轧制较薄的产品时精调AGC还是要借助于张力AGC。当然张力AGC有一定限制，当张力过大时需移动液压压下使张力回到极限范围内以免拉窄甚至拉断带钢。控制模型与监控AGC控制模型基本相同，都是反馈型AGC。主要区别就是监控AGC输出的是辊缝调节量，而张力AGC输出的是张力调节量。张力AGC不能与监控AGC同时使用，只能选择一种通常条件下，各种方案的冷连轧自动厚度控制(AGC)基本上由以下子功能组成：前馈AGC，间接测厚反馈AGC，测厚仪反馈AGC，张力AGC，监控AGC，轧辊偏心补偿，加减速补偿，以及近年来迅速发展的流量AGC。不同机架按照控制功能的需要，配备若干种厚度控制方法，实际生产过程中可以选用。2.3.3 秒流量AGC秒流量AGC基于机架间的秒流量相等的原理，即进入轧辊咬入区的带钢质量必须与离开轧辊咬入区的带钢质量相同，将传统AGC多变量控制变成速度控制，只要使带钢入口秒流量始终保持恒定，自动速度控制环精度越高，出口厚度偏差就越小。如果变形区内宽展忽略不计的话，根据流量恒定可得到；，其中：是i号轧机出口钢带的厚度；是i号轧机钢带的出口速度。 (2-5)式中 入口速度； 入口设定厚度； 出口速度； h出口厚度。如果带钢入口实际厚度与设定值存在偏差，可以给设定入口速度一个修正值，使得出口厚度偏差得到补偿。 (2-6) (2-7)由于和都很小，忽略高次项，可得： (2-8)通过此种方法将入口厚度偏差转换为速度修正值。2.3.4 前馈AGC使用入口厚度的测量值为所选的执行器计算纠正值。基本目的是为了在轧辊咬入时补偿入口厚度引入的变动。考虑到来料厚差h0是冷轧带钢产生厚差的重要原因之一，因此冷连轧一般在1#轧机前设有测厚仪，可直接测量来料厚差用于前馈控制，机架间亦设有测厚仪用于下一机架的前馈控制。前馈控制器使用入口厚度的测量值为所选的执行器计算纠正值，根据来料扰动h0计算出需要控制的S量以消除h0的影响，减少由其产生的h1，基本目的是为了在轧辊咬入时补偿入口厚度引入的变动。引入的测量偏差在咬入之前的一段距离内测量，这种测量必须保持到对应的带钢到达轧辊咬入处，此时偏差值用于计算校准值，物料跟踪会完成这个任务。前馈的优点是可提前控制9，可完全去掉信号检测及机构动作所产生的滞后，必要时还可提前进行控制，使阶跃性h0得到更好的控制。但前馈的缺点是精度完全依靠计算的正确性，因前馈属于开环控制，不能保证轧出厚度精度，因此前馈控制应和反馈以及监控AGC相结合“预控”和“反馈”是两个相对立的控制观点，预控不是根据过程进行完的结果，而是根据来料情况，提前调整，以达到预期的目标10。这只能应用相应的数学模型才能实现，其优点是可以克服时间上的滞后，缺点是预控属于开环控制。因此，对一些突变性厚差用预控调整比较有效。下图说明了根据实测来料h0并将h0延时后，控制将要进入机架的辊逢，以保证调节效果。当采用位置内环厚度外环时，由厚度方程可知 (2-9)由于前馈控制无法实测K，上式中已设K=0，b=0以及SF=0。通过前馈控制，在存在h0情况下提前调节压下S使h=0，因此 (2-10)利用机架前测厚仪实测h0后延时到具有此h0的该段带钢将进入变形区时再进行上式所得的S的控制，即给位置内环加上给定： (2-11)当采用轧制力内环厚度外环时，P的计算需考虑两个分量。当轧件进入轧机后，来料厚差h0产生的PH需在轧制力给定加以补偿。 (2-12)轧件进入轧机后产生的厚差： (2-13)为使此，需提前压下： (2-14)此压下将引起轧制力变化为： (2-15)所以厚度外环应给轧制力内环的总的轧制力给定为： (2-16) (2-17)式中h0由机架前测厚仪实测，此实测h0应存储到FIFO表中，表中数据随带钢运动而前移。当具有此h0的该段带钢进入变形区时提前取出FIFO表中的h0通过上式求得P，并与PSET相加作为压力内环给定进行厚度控制。提前一定时间取出的目的是为了克服液压缸动作所需时间造成的滞后。2.3.5 反馈AGC反馈属于闭环控制，即出口厚差产生后加以检测并反馈回去控制。它将使厚差越来越小，但由于存在滞后，因此效果将受影响。如何减小滞后是反馈控制成败的关键。如果采用机架后测厚仪进行反馈，滞后十分大，特别是低速轧制时从变形区出口运行到测厚仪往往要几百毫秒。大滞后的反馈容易使系统不稳定27-29，因此目前普遍采用利用弹跳方程对变形区出口厚度进行检测，然后进行反馈控制。这将大大减少滞后，但由于弹跳方程精度不高，虽然加上了油膜厚度补偿等措施仍不能保证精度，这正是当前推出流量AGC的原因。安装了激光带速测量仪后可精确实测前滑，因而流量方程精度大为提高，用变形区入口及变形区出口流量相等法则根据入口测厚仪及机架前后激光测速仪信号可精确确定变形区出口处实际厚度，因而提高了反馈控制的精度。有一些轧机的AGC系统，为了克服测厚仪信号的大滞后引入了预测思想，用此预测结果进行反馈控制亦可提高控制精度。对常规的位置内环厚度外环方式，由于内环本身是位置环，厚度环只需要给出位置给定SREF即可。设各机架间张力通过张力控制恒定，并设稳速轧制时=0以及忽略SF影响。由厚度方程可知 (2-18)即当原料具有h0及k扰动时将产生厚差hh+hk (2-19) (2-20)为了消除此误差，应调节压下： (2-21)式中为由各种扰动产生的总的厚度，由此可得SREF=SSET+S，用于位置内环的控制，即可消除外扰造成的厚差。对轧制力内环厚度外环方式，计算较为复杂一些，由于内环为轧制力环，厚度环的输出是SREF。的确定需分析各种外扰情况及其控制量的变动。(1)偏心外扰 为了消除偏心需采用恒轧制力控制，即当偏心使轧制力变化时，应自动调节压下，使轧制力回到设定值，这样即可消除偏心产生的厚度，因此对偏心外扰来说，不需要在PREF后加P项即PREF=PSET。(2)来料厚差h0外扰h0将产生两个结果，一是产生出口厚差h0： (2-22)二是产生轧制力变动： (2-23)也可以写成： (2-24)(3)来料硬度外扰，它同样产生两个结果： (2-25) (2-26)即由或外扰产生的都等于。为了消除所产生的厚差h应移动压下： (2-27)移动将引起压力变化。因此应为 (2-28)或是 (2-29)设 (2-30)或 (2-31)两种情况下都为： (2-32)式中为轧机的弹性刚度系数，它在轧制过程中基本上为一个常数，只同板宽和支撑辊直径有关；为轧机塑性刚度系数，它决定于轧件的厚度、轧件材料及加工硬化；为出口厚度可由弹跳方程或流量方程(利用激光测速)求得。2.4 液压AGC数学模型随着工业技术的发展，对板材的质量要求越来越高，因此计算机控制技术在轧钢过程的应用越来越受到重视。为了研究各种先进的智能控制算法是否适用于冷连轧质量控制尤其是厚度控制，有必要为液压AGC建立数学模型。2.4.1 液压AGC系统的组成 目前，在液压AGC系统的控制中，以辊缝为反馈值，以入口测厚为预控，以出口测厚作为监控的模式应用最广。这种控制的结构图如图2-8所示。图2-8 液压AGC控制结构图在进入轧机前，板带的厚度偏差e经预控测厚系统测得，输给伺服放大器放大，并转换成电流信号I输给电液伺服阀，伺服阀把电流信号转换成液压油的流量Q，输给压下油缸，实现初始辊缝给定，构成液压轧机控制系统的主回路。因此，构成一个完善的液压AGC系统，其主要有：阀控液压缸，电液伺服阀，位移传感器。各部分数学模型如下。2.4.2 阀控液压缸 液压缸可用如下的传递函数进行相似处理，对于液压缸我们做以下假定： (1)所有连接管道都短而且粗，管道内的摩擦损失、流体质量影响和管道质量忽略不计： (2)液压缸每个工作腔内压力相等，油液温度和体积弹性模数可认为常数； (3)液压缸的内外泄露为层流流动。给予上述假设以及可压缩流体的连续方程11，我们可以得出液压缸的数学模型为： （2-33） 式中：液体流量差；一活塞面积；一活塞位移；一液压缸的内部泄露系数；一伺服阀各桥臂的压降；一液体体积弹性模数。2.4.3 伺服阀的数学模型 当液压执行机构的固有频率高于50赫兹时，伺服阀的传递函数可用二阶震荡环节表示12， (2-34) 式中： -电液伺服阀流量增益； -电液伺服阀固有频率； s一拉普拉斯算子； 一伺服阀阻尼比。2.4.4 位移传感器数学模型位移传感器可视为惯性环节13-15，即： (2-35) (2-36) 式中：一传感器输出电压； 一传感器增益； 一传感器时间常数； -传感器固有频率。2.4.5 液压AGC电液伺服数学模型 本课题的主要目的是检验先进的智能方法是否适用于液压AGC系统，所以对于系统的数学模型的精度要求不是很高，只要它能够大体反映液压AGC系统的特性就可以。因此，根据上述主要元件的数学方程以及有关数据，我们用一个二阶系统来表示AGC液压系统10，传递函数为： （2-37） 本论文被控对象采用的参数为：=20000，=200，=0.04。2.5 本章小结 本章主要介绍了冷连轧的一些基本的理论。首先介绍了冷连轧的工艺流程，明确了本课题的研究在整个冷连轧过程中的位置和作用；其次介绍了轧钢厚度控制的基本理论基础：弹跳方程，并分析了基于P-h图的厚度波动的原因；最后总结了常用的AGC方式以及他们的控制原理。然后从液压AGC控制结构图入手，给出了其主要元件伺服阀、阀控液压缸、位移传感器等的数学模型。同时说明了本课题的研究目的，即检验先进的模糊控制智能控制方法是否适用于液压AGC系统，所以，在不影响系统特性，同时又方便仿真的基础上给出了液压AGC系统的二阶数学模型。这些理论都是本课题的基础，也是课题得以完成的保障。19第3章 带钢冷连轧生产系统的智能质量控制第3章 带钢冷连轧生产系统的智能质量控制 将智能控制方法应用于带钢质量控制系统中，更能增强带钢冷连轧生产系统的动态特性，对板带质量的控制精度也会更加精确，更有利于板带轧制质量精度的控制。本文利用模糊智能控制对冷连轧生产系统进行厚度控制并设计了模糊控制器，对轧制厚度控制进行仿真研究。3.1 模糊智能质量控制的理论基础3.1.1 模糊控制的特点模糊控制是建立在人工经验基础之上的。对于一个熟练的操作人员，他往往凭借丰富的实践经验，采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。若能将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述，并用语言表达出来，就会得到一种定性的、不精确的控制规则。如果用模糊数学将其定量化就转化为模糊控制算法，形成模糊控制理论。模糊控制理论具有一些明显的特点： （1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。 （2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。 （3）模糊控制易于被人们接受。模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来表示的，如“今天气温高，则今天天气暖和”，易于被一般人所接受。 （4）构造容易。模糊控制规则易于软件实现。 （5）鲁棒性和适应性好。通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进行有效的控制。3.1.2 模糊控制的基本理论 模糊控制就是以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊推理作为控制算法的数学工具，用计算机来实现的一种智能控制。用模糊数学的方法来描述过程变量和控制作用的这些模糊概念以及它们之间的关系，根据这些模糊关系及某时刻这些变量的检测值用模糊逻辑推理的方法得出当前的控制量。 由一种模糊规则构成的模糊系统可代表一个输入，输出的映射关系。从理论上说，模糊系统可以逼近任意的连续函数。要表示从输入到输出的函数关系，模糊系统除了模糊规则外，还必须有模糊逻辑推理和解模糊的部分。模糊逻辑推理就是根据模糊关系合成的方法，从数条同时起作用的模糊规则中，按并行处理方式产生对应输入量的输出模糊子集，解模糊过程则是将输出模糊子集转化为非模糊的数字量。模糊推理控制器的方框图如下图3-1所示。 图3-1 模糊推理控制器方框图要实现语言控制的模糊逻辑控制器，需要解决三个问题：第一，先通过传感器把检测到的物理量转换成电量，再通过模数转换器把它转换成精确的数字量，精确的输入量输入到模糊逻辑控制器后，首先要把精确的输入量转换成模糊集合的隶属度函数，这一步为精确输入量的模糊化，其目的是把传感器的输入转换成知识库可以理解和操作的变量格式；第二，根据有经验的操作者或者专家经验制定出模糊控制规则，并进行模糊逻辑推理，得到一个模糊输出集合即一个新的模糊隶属函数，这一步为模糊控制规则的形成和推理。其目的是用模糊输入值去适配控制规则，为每个控制规则确定其适配程度，并通过加权计算合并这些规则的输出；第三，根据模糊逻辑得到的模糊隶属函数用不同的方法找一个具有代表性的精确值作为控制量，这一步为模糊输出量的清晰化，其目的是把分布范围概括成单点的输出值，加到执行器实现控制16-20。一般模糊控制系统的方框图如图3-2所示。 图3-2 一般模糊控制系统方框图1)输入变量的模糊化 通常控制总是用系统的实际输出值与设定的期望值相比较，得到一个差E，控制器根据这个偏差值来决定如何对系统进行调整控制，很多情况下还根据偏差值的变化率EC来进行综合调整。无论是偏差还是偏差的变化率，他们都是精确的输入值，要采用模糊控制就首先要把他们转化成模糊集合，每一个输入值都可对应一个模糊集合，每一个范围连续变化的值就可以有无数个模糊集合。为了便于工程实现，通常把输入变量范围人为的定义为离散的若干级，所以定义级别的多少取决于所需输入量的分辨率，定义模糊集合的隶属函数可采用正态型、梯形或三角型等。理论上说正态型最为理想，但是计算复杂。为了简单计算，比较常用的为三角型。假设一个输入量x的变化范围为a,b，模糊集合范围为-6，6，则此输入量模糊化方法，就是先把精确输入量通过公式:转化成-6，6区间的值，该值对不同的模糊子集合有不同的隶属度。也就是说任意一个精确量输入值都对不同的模糊集合有不同的隶属度，这就完成了对精确输入量的模糊化过程。2)模糊规则 模糊规则的形成是把有经验的操作者或专家的控制知识或经验定出若干个模糊控制规则。当我们把连续变量分成若干档，每一档表示该变量的一种模糊状态，模糊状态越少，模糊控制规则的前件的控制组合越少，总的模糊控制规则的数目就越少，则总体上说总的控制算法就越简单而粗略，反之，设定的模糊状态越多，控制规则数目越多，规则制定就更细致更灵活，在模糊规则设定合适的情况下，控制就可更平滑、更稳定。但同时会变得更加复杂，而且运算量加大。所以通常我们选用5个、6个或7个等级。为了能存入计算机，还必须对他们进行数学形式化处理，这些规则可以表示为：“如果A，那么B”(If A Then B)“如果A，那么B，否则C”(If A Then B Else C)“如果A且B，那么C”(If A And B Then C)3)模糊推理 模糊推理包括三个组成部分：大前提、小前提和结论。大前提是多个多维模糊条件语句，构成规则库；小前提是一个模糊判断语句，又称事实。以已知的规则库和输入变量为依据，基于模糊变换推出新的模糊命题作为结论的过程叫做模糊推理。模糊推理机是模糊控制系统的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。模糊推理机运用知识库内的模糊规则，按照模糊逻辑中的蕴含关系以及各种模糊推理方法进行模糊推理。所以，模糊系统中的知识库和推理机是紧密结合的。4)清晰化 清晰化又称去模糊化或反模糊。模糊推理所得的结果是一个模糊集合或者它的隶属函数，不能直接作为控制器，因而还必须作一次转换，将模糊量转换为清晰的数字量。 清晰化有各种方法，最常用的方法有： 最大隶属度法 最大隶属度法是指选取推理结论的模糊集合中隶属度最大的元素作为控制量的方法。这种方法的优点是简单易行，缺点是它囊括的信息量较少，因为这种方法完全排除了其它隶属度较小的元素的影响。 重心法 重心法是指去模糊集合隶属函数曲线同基础变量轴所围面积的重心对应的基础变量值作为清晰值的方法。 加权平均法加权平均法是指以各条规则的前件和输入的模糊集合按一定的法则确定的值为权值，并对后件代表值加权平均计算输出的清晰值的方法。本论文采用重心法进行去模糊化。3.1.3隶属度函数几种典型的隶属函数 在Matlab中已经开发出了11种隶属函数，即双S形隶属函数（dsigmf）、联合高斯型隶属函数（gauss2mf）、高斯型隶属函数（gaussmf）、广义钟形隶属函数（gbellmf）、II型隶属函数(pimf)、双S形乘积隶属函数（psigmf）、S状隶属函数（smf）、S形隶属函数（sigmf）、梯形隶属函数（trapmf）、三角形隶属函数（trimf）、Z形隶属函数（zmf）。在模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数： (1)高斯型隶属函数 高斯型隶属函数由两个参数和c确定：其中参数通常为正，参数c用于确定曲线的中心。Matlab表示为 (2)广义钟型隶属函数 广义钟型隶属函数由三个参数a，b，c确定：其中参数b通常为正，参数c用于确定曲线的中心。Matlab表示为：(3)S形隶属函数 S形函数sigmf(x,a c)由参数a和c决定：其中参数a的正负符号决定了S形隶属函数的开口朝左或朝右，用来表示“正大”或“负大”的概念。Matlab表示为：(4)梯形隶属函数 梯形曲线可由四个参数a，b，c，d确定：其中参数a和d确定梯形的“脚”，而参数b和c确定梯形的“肩膀”。 Matlab表示为： (5)三角形隶属函数三角形曲线的形状由三个参数a，b，c确定：其中参数a和c确定三角形的“脚”，而参数b确定三角形的“峰”。Matlab表示为：(6)Z形隶属函数这是基于样条函数的曲线，因其呈现Z形状而得名。参数a和b确定了曲线的形状。Matlab表示为本论文采用高斯型隶属函数，大致图形如下图4-3所示。 图3-3 高斯型隶属函数3.1.4 模糊推理规则模糊推理采取Mamdani推理模型,其形式如下： RI：If e is A and ec is B Then U is Cl 其中，e是厚度偏差，ec是偏差变化率，u是辊缝调节量。输入量e、ec模糊化得到模糊量E和EC。经规则近似推理后得到模糊控制输出量U， 经反模糊化得到清晰辊缝调节量u，再经伺服放大器以及伺服阀控制液压缸动作。由于板厚的精度要求很高,而且冷轧板的厚度比较小，因此厚度误差的取值范围设为-1mm，+lmm，厚度误差的模糊论域定为-5，5。对误差变量进行模糊化处理时，必须将误差变量从基本论域转换到模糊论域，这时需将误差变量乘以相应的量化因子。本论文选取误差变量的量化因子=0.2。本系统误差变化量不是很大，不会超过lmm，因此确定误差变化量的范围为-lmm，+lmm，模糊论域定为-1，+1，因此厚度误差变化量的量化因子为=1。本系统控制量辊缝调节值的变化范围定为-1mm,+lmm，模糊论域定为-1，+1，因此控制量的量化因子为=1。而且在E、EC、U的论域上定义5个语言变量值NB(负大)，NS（负小），ZO（零），PS（正小），PB（正大），依据 经验这里模糊隶属度函数应用高斯函数21。模糊控制器控制规则的设计原则是使系统输出相应的动态性能与稳态性能达到最佳。即当误差较大时，选择控制量以尽快消除误差为主。而误差较小时，选择控制量以防止超调，主要考虑系统的稳定性。根据控制经验，将控制过程中将出现的各种情况及相应的控制策略进行分析汇总,得到25条模糊控制规则，用“IF-THEN”的语句形式加以描述，部分条件语句如下： 1)If e is NB and ec is NB，then U is PB 2)If e is NB and ec is NS，then U is PB . . .25) If e is PB and ec is PB，then u is NB。3.2 模糊控制器的设计3.2.1 确定模糊控制器结构根据具体的系统确定输入、输出量。在Matlab的命令窗口（command window）中输入fuzzy，回车就会出来如图3-4窗口1。 选取标准的二维控制结构，即输入为厚度误差e和误差变化率ec，输出为辊缝控制量u。这里的变量都是精确量。相应的模糊量为E，EC和U，选择增加输入(Add Vari