卷取温度是热轧带钢生产中最重要的质量指标之一.为了克服传统卷取温度设定控制模型不够精确等缺陷,根据热连轧带钢生产过程的特点以及高温带钢在层流冷却区域的温度变化特性,采集并分析了大量实测数据,在此基础上,结合改进遗传算法的全局搜索能力和神经网络的非线性拟合能力,建立了基于改进遗传神经网络的带钢卷取温度优化设定控制模型.实际应用证明,该优化模型完全满足在线生产要求:带钢全长卷取温度偏差100%控制在目标值±20℃以内,93%控制在目标值±10℃以内.
参考文献
| [1] | Ting Kuo;Shu-Yuen Hwang .A genetic algorithm with disruptive selection[J].IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, Part B. Cybernetics: A publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society,1996(2):299-307. |
| [2] | 张大志,杜丰梅,蔡贞伟,汤化胜,单传东,李海滨,刘春敏.1500mm热轧层流冷却自动控制系统控制模型与控制策略[J].电气自动化,2007(05):3-6,10. |
| [3] | 张大志,申屠南凯,李轩,王继超,汤化胜,张佳华.西门子S7-400的热连轧层流冷却自动控制系统[J].电气传动,2007(08):44-47,64. |
| [4] | 王萍,黄贞益,尹桂全,赵学武,王光朋.热轧带钢层流冷却温度控制模型的应用分析[J].钢铁研究学报,2007(04):31-34,61. |
| [5] | 宁立国,申群太,王桂芳,贾维卿.热轧带钢层流冷却系统的前馈-反馈控制及其优化[J].计算机测量与控制,2008(01):51-53. |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%