[發(fā)明專利]基于自適應(yīng)模糊backstepping的軋機垂振抑制控制器的設(shè)計方法

有效

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• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN111723442B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張柳柳;錢承;李亞峰;華長春;白振華
• 申請（專利權(quán)）人: 燕山大學(xué)
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;B21B37/00;G06F111/10;G06F119/14
• 代理公司: 北京孚睿灣知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11474
• 代理人: 王冬杰

本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)模糊backstepping的軋機垂振抑制控制器的設(shè)計方法，首先根據(jù)軋機振動系統(tǒng)的動力學(xué)原理，建立軋機垂振的四自由度機液耦合非線性模型；然后根據(jù)軋機發(fā)生垂直振動會導(dǎo)致工作輥上下跳動，因此將軋機工作輥垂直振動位移趨近于零設(shè)置為控制目標(biāo)；最后結(jié)合軋機垂振的非線性模型，選取合適的李雅普諾夫函數(shù)，求解使得在t趨于無窮時，V(t)趨于零的虛擬控制器、實際控制器和自適應(yīng)律，最終得到抑制軋機垂振的預(yù)定性能控制器設(shè)計方法。本發(fā)明建立了更加符合實際工況的軋機垂振非線性模型，考慮了伺服閥存在死區(qū)的特性以及對軋輥振動位移的限制，設(shè)計了軋機垂振抑制器，實現(xiàn)對高速軋制過程中出現(xiàn)的垂振快速主動抑制，保證了高速軋制板帶過程的穩(wěn)定。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及冶金軋制控制技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于自適應(yīng)模糊backstepping的軋機垂振抑制控制器的設(shè)計方法。

背景技術(shù)

高速軋制極薄帶鋼時經(jīng)常發(fā)生垂直于軋制方向的振動或稱垂振。軋機垂振不僅影響板帶尺寸精度和表面質(zhì)量，嚴(yán)重的話還會造成軋制設(shè)備的損壞。目前，現(xiàn)場針對軋機出現(xiàn)垂振問題采取的緊急措施是降低軋制速度，但降低軋制速度影響到板帶生產(chǎn)效率，不能作為治理軋機垂振的有效治理措施。因此，如何有效的解決板帶高速過程中的出現(xiàn)的垂振問題，就成為現(xiàn)場技術(shù)攻關(guān)的重點與難點。以往主要是從機械和工藝的角度對軋機振動進(jìn)行治理，如消除設(shè)備間隙、優(yōu)化軋制規(guī)程和改善軋制輥縫潤滑參數(shù)的措施來抑制軋機振動。

隨著控制技術(shù)的發(fā)展，從主動抑制振動角度出發(fā)，設(shè)計合理的振動抑制控制器成為關(guān)注焦點。實際上軋機振動系統(tǒng)是一個機械液壓耦合非線性系統(tǒng)。對于非線性系統(tǒng)控制問題可以利用backstepping(逐步后推，反推)控制方法進(jìn)行處理。另外軋機耦合振動系統(tǒng)中還存在著函數(shù)和參數(shù)未知，而自適應(yīng)模糊技術(shù)對于處理系統(tǒng)中的未知函數(shù)和參數(shù)具有良好的效果。此外，實際軋機耦合振動系統(tǒng)中需要限定軋輥跳動位移以及電液伺服閥閥芯存在死區(qū)問題。因此，研究如何設(shè)計控制方法來保證對軋機振動的有效快速抑制具有很強的實際意義。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)模糊backstepping的軋機垂振抑制控制器的設(shè)計方法，通過考慮預(yù)定性能對軋輥振動位移的限制，建立了更加符合實際工況的軋機垂振非線性模型，實現(xiàn)對高速軋制過程中出現(xiàn)的垂振快速主動抑制，保證了高速軋制板帶過程的穩(wěn)定。

本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)模糊backstepping的軋機垂振抑制控制器的設(shè)計方法，首先，根據(jù)軋機振動系統(tǒng)的動力學(xué)原理，建立軋機垂振的非線性模型；然后，根據(jù)實際工況確定抑制軋機振動的控制目標(biāo)；最后，結(jié)合軋機垂振的非線性模型和抑制軋機振動的控制目標(biāo)設(shè)計自適應(yīng)backstepping控制器，控制器的具體設(shè)計方法步驟如下：

S1、收集軋機機械-液壓耦合振動系統(tǒng)參數(shù)和電液伺服閥死區(qū)的特性參數(shù)；

S2、根據(jù)牛頓第二定理，建立軋機垂振的四自由度機液耦合非線性模型：