鋁電磁鑄軋帶坯晶粒度軟測量及復合磁場智能控制研究.pdf

1、鋁電磁連續(xù)鑄軋是近年來我國領銜開發(fā)的一種鋁金屬加工新技術，是一項集多學科、新技術于一體的探索性研究課題。在其生產(chǎn)過程中，能否獲得細小且均勻的鋁熔體晶粒是能否獲得高性能鋁材的關鍵因素。要實現(xiàn)鑄軋過程的優(yōu)化控制，關鍵是能夠在線檢測鋁熔體的晶粒度。然而，目前的檢測手段無法直接實現(xiàn)鋁帶坯晶粒度的在線實時檢測，只能通過離線取樣后進行金相分析的方法得到，因此存在很大的滯后，嚴重影響了鋁電磁鑄軋產(chǎn)品質量的閉環(huán)優(yōu)化控制。
　　 鋁電磁連續(xù)鑄軋過

2、程具有機理復雜、時變、大滯后等特點，難以建立其精確的數(shù)學模型。本文從分析鋁電磁鑄軋工藝機理和鋁帶坯晶粒度影響因素出發(fā)，研究鋁帶坯晶粒度的軟測量及其復合磁場智能控制技術。提出了基于FCM聚類的智能集成模型的晶粒度軟測量方案，以及模糊自抗擾技術的復合磁場智能控制策略，設計了基于鋁帶坯晶粒度軟測量模型的復合磁場雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，有效地實現(xiàn)了鋁帶坯晶粒度的在線檢測和復合磁場的智能控制，并據(jù)此對鋁帶坯晶粒度進行閉環(huán)控制，成為提高鋁帶坯產(chǎn)品質量和生產(chǎn)

3、效率的關鍵。論文主要工作和研究成果體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　 (1)探討了電磁場作用下鋁電磁鑄軋技術的工藝機理和復合磁場的形成原理，分析了行波磁場作用下鋁熔體內電磁力的特性、鋁熔體中電磁力的脈動特性及其分布規(guī)律，并對鑄軋區(qū)復合磁場進行了數(shù)值模擬。討論了電磁因素、鑄軋設備因素和工藝因素對鋁帶坯晶粒度的影響，為晶粒度軟測量的輔助變量選擇奠定了基礎。
　　 (2)針對標準FCM聚類算法對初始值敏感、存在局部極值的缺點，提出了一

4、種基于樣本點密度指標改進的FCM聚類算法，并對一種人工數(shù)據(jù)集和經(jīng)典IRIS數(shù)據(jù)集進行了聚類仿真分析。結果表明，改進算法得到的初始聚類中心接近實際的中心點位置，從而減少了算法的迭代次數(shù)，顯著提高了聚類效率，并在一定程度上抑制了算法陷入局部極值。
　　 (3)采用基于L-M算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了晶粒度軟測量模型，并進行了仿真研究。針對BPNN穩(wěn)定性和泛化能力問題，利用PSO算法對BPNN的權值/閾值進行了優(yōu)化。針對神經(jīng)網(wǎng)絡容易出現(xiàn)

5、的局部極小和過擬合問題，研究了基于ε-SVR的晶粒度軟測量建模方法，并利用PSO算法對ε-SVR的參數(shù)進行優(yōu)化，解決了常規(guī)試湊法和網(wǎng)格法存在的參數(shù)非最優(yōu)和運算量大等問題，減少了模型對數(shù)據(jù)樣本的依賴性，提高了泛化能力。
　　 (4)為盡可能提高晶粒度軟測量的精度，提出了基于FCM聚類的BPNN和ε-SVR多模型智能集成建模的晶粒度軟測量方案。首先利用改進的FCM算法對晶粒度軟測量數(shù)據(jù)樣本進行聚類，然后根據(jù)各聚類樣本數(shù)目選擇其建模方

6、法，并建立各子模型；最后采用模糊隸屬度加權策略進行各子模型的信息融合，得到集成模型的輸出。仿真結果表明，集成建模方法的訓練精度和泛化能力明顯提高。
　　 (5)針對電磁鑄軋的關鍵技術，即復合磁場的智能控制問題，提出了一種新型、實用的模糊自抗擾控制器方案。詳細介紹了模糊自抗擾控制技術的基本原理和電磁鑄軋復合磁場模糊自抗擾控制器的設計方法，并通過仿真驗證了采用模糊自抗擾控制器對復合磁場進行智能控制的可行性和正確性。
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