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利用神经网络技术控制轧钢机

时间:2017-03-30 10:14来源: 作者: 点击:
烟台中俄基地管理委员会: 关于利用神经计算机控制轧钢机的建议:俄罗斯神经计算机研究中心在该领域的产业化中具有一定的实践经验。为了我们能够更好地研究出轧钢机控制系统的

烟台中俄基地管理委员会:
关于利用神经计算机控制轧钢机的建议:俄罗斯神经计算机研究中心在该领域的产业化中具有一定的实践经验。为了我们能够更好地研究出轧钢机控制系统的程序,希望能收到有关轧钢机和成材的一些具体参数的信息,或者需要达到某些指标。
利用神经网络技术控制轧钢机

现代轧钢机是一种较复杂技术系统,其包括轧材的机械装置、板材的传送装置、能源装置、冷却装置等等。在轧钢机的控制过程中需要解决复杂的控制任务(如板材的传送速度、轧辊、轧材的温度、能源分布等等)传感器的信号处理需要一定的运算资源。
轧钢的控制系统为较复杂的解决所有运算任务的计算系统。近年来呈现智能化控制的趋势。其中之一为采用神经网络控制的方法来实现,在轧钢机的控制系统应用人工智能,就是说在人工神经网络的基础上建立控制系统。该项目90年代初在国外开始研究,旨利用人工神经网络的技术解决在控制轧钢机的过程中的部分任务。在最近几年中出现了利用神经网络控制轧钢机的集成电路。
轧钢机:结构和轧制过程中解决的任务。
轧钢机为将指定的轧材加工成所需的厚度和剖面的金属材料的机械装置。轧制过程如图一所示:

图一所示每部轧钢机由三部分轧架组成,每部分用来保证将轧材轧制成金属板。在轧钢机中送入轧板,将其轧制成所需的剖面和厚度的板材。板材的传送过程借助于F1力的传送装置来完成。
每部分轧架有几个轧辊(如图一所示每部分轧架由上、下两个轧辊组成)。用改变轧辊之间的距离的方式将其轧成任意厚度的板材。轧制板材的剖面以选择轧辊剖面的方法来完成。在轧制过程中轧辊上的作用力为F2,以保证其间的距离。
为在轧制过程中获得所需厚度和剖面的板材,需解决下列任务:
l 轧板传送速度的控制;
l 轧辊上作用力的控制;
l 特殊剖面的轧辊状况的控制;
l 轧辊的振荡控制;
l 轧辊状态的诊断。
所有上述任务由轧钢机的控制系统来完成,而且需在轧制过程中在较现实的时间内有极大的准确性来完成上述任务。现有的轧钢机控制系统完全能够解决上述问题,同时需要高技术水平的工作人员来排除额外的特殊情况。近来呈现向轧钢机的智能化控制过程过渡的趋势,就是说,下一步的轧钢自动化需应用更高效的运算资源和信息处理的新方法。新一代的智能化控制系统的可实施方案之一为:利用信息处理的神经网络方法和以神经计算系统的形式来实施。
90年代开始出现了在轧钢控制过程中利用神经网络的趋势和类似神经网络集成电路控制现有的轧钢机。下列为利用神经网络技术已成功应用的实例。
在轧制过程中获得所需厚度的板材。
在轧钢机轧制钢材的过程中,控制系统中应用人工神经网络的任务(资料1)。目的为获得所需厚度的轧材。使用的轧钢机示意图如图2所示。

在轧制过程中需如下参数:
he - 轧制前钢板厚度;
ha - 轧制后钢板厚度;
v0, vw - 轧制前、后相应的钢板移动速度;
fw - 作用于轧钢机上的力。
其它参数为已定参数。
为获得轧板厚度为ha ref.的(S0)轧辊的线性混合为控制信号。
轧材的特征如下: (责任编辑:管理员)

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