[发明专利]模型自适应的板形预测控制方法

摘要

本发明涉及一种板带轧制的板形控制方法。一种模型自适应的板形预测控制方法，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。本发明通过实际数据对板形控制模型进行实时修正，满足轧机板形模型不断变化的实际情况，从而更加准确地进行板形预测以提高板形的控制精度。

主权项

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，通过对五个值进行运算得到板形的各次特征分量，各分量值的大小和正负与带钢板形的实际物理意义相对应；第二，板形控制模型板形控制模型的输入信号不只包括板形调节机构的控制变量，如弯辊力，倾辊量、窜辊量和辊面分区冷却，而且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，即板形模式分解所得各次系数；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。