[發明專利]一種冷軋帶材在線板形目標曲線調整方法

有效

• 申請號: 201911147773.1
• 申請日: 2019-11-21
• 公開（公告）號: CN110851994B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 王鵬飛;段樹威;李湃;金樹仁
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;B21B37/28
• 代理公司: 石家莊眾志華清知識產權事務所(特殊普通合伙) 13123
• 代理人: 張明月

1.一種冷軋帶材在線板形目標曲線調整方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟一：數據濾波處理

通過以下方法對數據進行濾波處理，

其中，V軋制速度；

L設定的統計步長；

T單個數據統計時間；

n計算出的以軋制速度V通過L步長時間內傳送的數據個數；

t傳感器傳送數據的時間間隔；

y_i傳感器傳來的數據；

經過濾波之后的數據；

步驟二：板形缺陷模式識別

通過最小二乘法對板形數據進行板形缺陷識別，考慮到板形出現的板形缺陷以及設備的控制性能的實際狀況，將板形數據進行最小二乘法的擬合之后只保留一次項、二次項、四次項；擬合之后的公式如下：

Y＝AX¹+BX²+CX⁴+R(X) (4)

其中，X為帶材沿寬度方向的坐標，原點為操作側；

A為傾斜項，當板型輥發生傾斜之后，此項不為零；

B為板形的二次項缺陷；

C為板形的四次項缺陷；

R(X)為高次缺陷項；

步驟三：去除影響的因素

將步驟二提取的板形補償減去影響因素，得到真正的板形缺陷，

A_real＝A_detective-A_effect (5)

A_real真正的板形缺陷對應的一次項；

A_detective步驟二通過最小二乘法擬合之后的對應的一次項系數；

A_effect各種影響因素通過最小二乘法擬合之后的對應的一次項系數；

步驟四：確定控制策略

將提取的項系數絕對值的最大值確定為當前板形缺陷的調整目標，其中正負號為板形缺陷對應的調整方向；

步驟五：變增益系統以及單次最大調整量

根據步驟四確定的主要板形缺陷，計算出調整量，并設定單次最大調整量；

增加變增益系統，其中包括靜態偏差增益和速度增益；靜態偏差增益是根據當前的偏差進行增益，如果當前的板形缺陷比較明顯，則采用較大的增益系數，如果當前的板形缺陷比較小，則采取較小的靜態偏差增益系數；

速度偏差增益；根據當前的軋制速度，確定增益系數；如果軋制速度較大，增加速度偏差增益系數；如果軋制速度較低，采取負增益系數，降低調節量；

S_set＝S_cal×α×β (6)

S_set設定的調整量；

S_cal通過計算出的調整量，沒有增益之前的調整量；

α靜態偏差調整增益系數；

β速度偏差增益系數；

步驟六：反饋系統

步驟五計算出調整量之后，然后根據調整之后的板形再次進行判斷，形成閉環網絡，隨著閉環控制系統介入的時間，最終在閉環控制系統的作用下，完成對板形目標曲線的調整；

步驟七：預設定自學習模塊

板形目標曲線的預設定是通過輥系變形理論和帶材三維塑性變形理論耦合迭代計算出符合目標要求的板形目標曲線，經過板形目標曲線調整系統調整之后，通過自學習將板形目標曲線預設定進行調整；

L_new，i＝L_save,i+L_adjust,i (7)

其中，L_new，i為當前更新之后的板形目標曲線第i次項的值；

L_save,i為沒有更新之前的板形目標曲線第i次項的值；

L_adjust，i為當前的板形目標曲線第i次項本次自學習的調整值；

其中，L_{adjust_old,i}為上一次板形目標曲線第i次項自學習的調整值；

自學習系數，根據實際狀況設置；

L_{adjust_old,i}上一次板形目標曲線第i次項自學習的調整值；

L_now,i當前板形目標曲線第i次項自學習的調整值；

L_save，i保存在板形目標曲線預設定庫中的第i次項的值。

2.根據權利要求1所述的一種冷軋帶材在線板形目標曲線調整方法，其特征在于：步驟四的板形缺陷對應的調整方式如下，