連續(xù)退火爐加熱段過程帶溫模型建立.pdf

1、寶鋼1550冷軋連續(xù)退火爐是生產高質量深沖汽車板生產線上重要的生產設備之一，其功能是對表面清潔過的冷卻鋼帶根據設定的帶溫（Strip Temp.）曲線逐次進行預熱、輻射管加熱、輻射管均熱、氣體噴射冷卻、輥子冷卻、過時效、最后冷卻等七道工序，最終出爐打卷成為標準產品。 在工藝中，輻射管加熱段中帶鋼出爐溫度最重要，所以本文專門對連續(xù)退火爐加熱段的帶溫模型進行研究，其他段帶溫模型就不再研究了。 由于連續(xù)退火爐是一個非線性、時變

2、、多變量緊密耦合、大時滯的控制對象，其工業(yè)過程控制中復雜的系統(tǒng)難以建立精確的數學模型。采用固定參數的PID控制，難以在穩(wěn)定性和控制品質之間取得折衷，造成帶溫實際值與設定值偏差很大。采用基于過程的機理模型進行控制器設計，難以得到較好的控制效果，因此有必要對該模型進行研究，來指導現場生產。 根據輻射傳熱原理，可以得到連續(xù)退火爐靜態(tài)模型和動態(tài)模型。但在實際過程中，隨著設備狀況、環(huán)境、鋼種的變化，靜態(tài)模型和動態(tài)模型的參數需要不斷地辨識和

3、優(yōu)化。 本文結合該連續(xù)退火爐的現場數據，采用兩種數學方法：最小二乘法及模糊控制原理來分別建立連續(xù)退火爐的帶溫模型，并對模型輸出的預測值與實測值進行比較。其中，文章前半部分論述的是在海量數據的基礎上，用最小二乘法的指導思想，對連續(xù)退火爐已得的靜態(tài)和動態(tài)模型，通過最小二乘算法對模型的參數進行辨識，完善模型結構；同時介紹了最小二乘算法的編程思想，并通過對大量數據進行模型辨識及MATLAB仿真來證明該算法的可用性。文章后半部分論述的是用

4、模糊控制原理，采用王立新提出的Wang-Mendel方法，對現場實測的數據進行模糊規(guī)則提取，并建立控制參數與產品輸出質量的關系模型，并就訓練樣本的個數、變量論域上模糊集合數以及輸入變量的選擇等對預測模型精度的影響進行討論；同時，對模糊數學的基本概念進行了描述，內容包括模糊集合、隸屬度函數、模糊規(guī)則、模糊推理等，然后描述了模糊規(guī)則提取、合并、推算的步驟方法，還介紹了模糊預測模型的基本結構，內容包括模糊規(guī)則庫、模糊推理機、模糊化接口、解模糊