文献类型：期刊文章

作　　者：单修迎[1] 贾春玉[1] 刘宏民[1]

机构地区：[1]燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心,秦皇岛066004

出　　处：《机械工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(50675186);河北省自然科学基金(E2006001038)资助项目

年　　份：2009

卷　　号：45

期　　号：9

起止页码：255-260

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20094512432464)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：板形是板带轧制的重要质量指标,倾辊和弯辊是板形控制的重要手段。目前常规的PID控制算法被广泛应用到板带轧机倾辊和弯辊板形控制系统中,但由于实际系统随机干扰严重,具有多变量、非线性、强耦合的特征,难以建立较为准确的数学模型,常规的PID控制算法很难满足板形高精度控制的要求。为能提高倾辊和弯辊板形控制系统的性能,在常规PID控制算法的基础上,建立基于神经网络的模糊PID倾辊弯辊板形控制模型,通过神经网络的自学习能力和模糊控制的'概念'抽象能力的有机结合寻找一个最佳的P、I、D非线性组合控制律,增强对控制环境变化的适应能力和自学习能力。仿真试验结果表明,该模型能很好地跟踪板形的目标设定值,响应快,超调小,鲁棒性强,可提高倾辊和弯辊对板形的控制精度,为板形高精度控制提供了一种新方法。

关 键 词：板形控制 倾辊  弯辊 神经模糊 PID

分 类 号：TP273]