[发明专利]模型自适应的板形预测控制方法

权利要求书

1.一种模型自适应的板形预测控制方法，其特征是：首先给出一种板形模式 分解方法和一种输入信号包括轧制力和来料凸度在内的板形控制模型；然后通过 历史的板形实际输入输出数据得到一个含有执行机构特性的板形模型，并根据实 时的轧制参数和相应的实际板形值不断对该模型进行动态校正，校正模型用于准 确预测板形及确定最优的控制量，建立起一个去除了带钢在机架和测量系统之间 传输时滞的反馈路径，从而实时地进行反馈控制器的调节，使得板形控制可以快 速动态进行；具体如下：

第一，板形模式分解

根据带钢宽度方向上各个检测通道实测板形值，所述的检测通道为离散点， 分别得到在带钢宽度方向上五个特征位置点上带钢的板形值，所述板形值为沿带 钢长度方向的延伸率，通过对所述五个板形值进行运算得到板形的一次至四次特 征分量，如下式所示：

F=F0F1F2F3F4=[Σi=1nF(xi)]/nF(xed)-F(xew)F(xc)-[F(xed)+F(xew)]/2F(xqd)-F(xqw)F(xc)-[F(xqd)+F(xqw)]/2]]>

式中：

F₀——板形的常数项，表示带钢纵向平均延伸率；

F₁——板形的一次分量，F₁＞0，DS侧单边浪，F₁＜0，WS侧单边浪；

F₂——板形的二次分量，F₂＞0，中浪，F₂＜0，双边浪；

F₃——板形的三次分量，F₃＞0，DS侧单侧肋浪，F₃＜0，WS侧单侧肋浪；

F₄——板形的四次分量，F₄＞0，边中复合浪，F₄＜0，双侧肋浪；

F(x_i)——带钢宽度方向上x_i点处的板形值，

n——板形检测通道总数，

F(x_ed)——带钢宽度方向上距传动侧也即DS侧边缘距离为e点的板形值，

F(x_qd)——带钢宽度方向上距传动侧也即DS侧边缘距离为q点的板形值，

F(x_c)——带钢宽度方向上中心点的板形值，

F(x_qw)——带钢宽度方向上距操作侧也即WS侧边缘距离为q点的板形值，

F(x_ew)——带钢宽度方向上距操作侧也即WS侧边缘距离为e点的板形值；

第二，板形控制模型

板形控制模型的输入信号包括板形调节机构的弯辊力、倾辊量、窜辊量和辊 面分区冷却，还包括轧制力和来料凸度，板形模型的输出是板形的各次特征分量；

第三，板形模型自适应

板形模型自适应是指板形模型系数根据最新的相应于某段带钢的模型输入信 号和实测板形信号利用最小二乘递推算法不断获得修正；

第四，板形预测控制

根据实时的轧制参数和相应的实际板形值不断对该模型进行动态校正，经过 修正的模型系数根据实测模型输入值预测输出板形，建立起一个去除了带钢在机 架和测量系统之间传输时滞的反馈路径；同时，经过修正的模型系数在最优算法 中用于确定最优板形控制量；

第五，最优控制算法

最优控制算法的目标是消除板形偏差，根据不断修正的控制量影响系数，在 控制量各自的允许范围内最小化性能指标，得到一组消除板形偏差的最优控制量， 以一个系统的方式来协调各控制量实现板形控制最优化。

2.根据权利要求1所述的模型自适应的板形预测控制方法，其特征是：所述 第三步中板形模型自适应的板形模型系数修正可分为离线辨识和在线修正两步进 行；

(1)离线辨识

对相同轧制条件下相同规格的带钢实际板形相关的历史数据，由最小二乘一 次完成算法获得板形模型系数递推的初始状态；

(2)在线修正

根据带钢最新实测的板形模型输入值和板形各次分量输出值，通过最小二乘 递推算法对模型系数不断进行在线修正。