[实用新型]一种基于混合遗传算法的轧机负荷分配控制系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及棒材轧制领域，特别是一种基于混合遗传算法的轧机负荷分配控制系统。 

背景技术

所谓负荷分配，是指在一定的轧制条件下，各机架的直径压下值确定之后，各机架的轧前辊缝、轧后辊缝和轧制速度等主要参数随之确定，习惯上也称为直径分配。棒材轧制生产过程自动化控制中，负荷分配一向是组织生产的关键，负荷分配决定了轧制过程的状态特性，其合理与否，对产品质量的高低、轧制设备调整的难易、机组运转的可靠性和生产过程的稳定性等均有直接的影响。合理的负荷分配能够使现代化热连轧机的计算机控制更容易实现，从而达到更好的控制效果。因而轧机负荷分配问题历来为人们所重视，成为当今轧制技术领域的一个十分重要的课题。 

实用新型内容

一种基于混合遗传算法的轧机负荷分配控制系统，包括负荷分配初始化模块，混合遗传算法程序模块，检验模块，其特征在于：各模块顺次连接，并且混合遗传算法程序模块与轧机轧辊两端相连，检验模块固定在棒材出口处的平台上。 

所述初始化模块，混合遗传算法程序模块，检验模块均由输入部分、分频部分及输出部分组成，输入部分插槽采用标准62脚，将计算机主板系统时钟信号作为输入信号，经分频器接至输入信号驱动器；第一～二脉冲发生器输入端分别来自输入信号驱动器、总线数据信号驱动器，控制器；所述控制器输入端来自总线数据信号驱动器、输入信号驱动器，其复位端接插槽；在屏蔽端口和控制器之间设一电平转换开关。 

本文所设计热连轧精轧机组轧制规程设定计算优化模型的基本思想是：根据给定的棒材初始数据，以经验负荷分配数据为初始值，利用混合遗传算法对其进行优化，在满足约束条件限制的情况下，以负荷均衡和直径最优为目标对负荷分配值进行优化处理，进而确定轧制力、相对凸度等参数。 

本文使用的负荷分配最优化模型如下式： 

h_i＝h′_i+δh_i

式中：h′_i——由经验公式确定的负荷分配值，mm； 

δh_i——由混合遗传算法确定的负荷分配偏差优化值，mm； 

h_i——优化后的最优分配值，mm。 

热连轧精轧机组轧制规程设定计算优化模型的基本思想是：根据给定的棒材初始数据，以经验负荷分配数据为初始值，利用混合遗传算法对其进行优化，在满足约束条件限制的情况下，确定满足直径最优及负荷均衡目标的最优负荷分配值，进而确定轧制力、相对凸度等参数。 

具体实现步骤如下： 

步骤1：初始化处理，确定各种设备工艺参数及坯料成品参数； 

步骤2：确定目标函数，按下式建立负荷均衡和直径最优的优化目标函数：