一、1270轧机AGC系统组成及弹性曲线的回归（论文文献综述）
施露露[1]（2021）在《基于机器学习的钢轨截面尺寸预测方法研究与应用》文中进行了进一步梳理随着轨道交通的高速发展,对钢轨质量的要求越来越严格,其中最重要的一个指标是钢轨截面尺寸符合标准,一旦截面尺寸不符合标准,会影响铁路的高速、安全运行。然而钢轨孔型复杂不规则,轧制流程强耦合、非线性、轧制力与辊缝动态变化等因素,使得钢轨截面尺寸难以估计。针对该问题,现有工厂一般依赖于人工专家经验调整生产参数使钢轨达到合格,专业领域则是根据钢轨变形机理,推导数学模型,比如力能公式、宽展公式等诸多公式。但是,人工经验缺乏可靠理论依据,不能精准预估轧件的截面尺寸;而传统数学模型复杂,涉及因素较多,如钢轨成分、轧制速度等导致这些数学模型泛化性较差,在不同条件下需采用不同模型。因此,基于钢轨轧制自动化实时采集生产参数,本文结合钢轨轧制理论,利用这些生产参数和机器学习建模方法对钢轨截面尺寸进行预测和量化评估,从而避免上述问题,精准预测截面尺寸,保障产品质量,降低试轧带来的损失。本文工作如下:（1）了解钢轨轧制理论。理解钢轨轧制变形机理,加深业务理解,有助于后期对数据分析、模型构建工作,以变形机理作为指导,选择适合的模型。（2）分析钢轨生产参数和截面尺寸数据。分析钢轨生产参数的统计特征和数据分布,理解其实际意义,并完成数据清洗工作,避免异常数据对模型性能的不良影响。其次,通过相关性分析深入理解生产参数对尺寸的影响,为后续截面尺寸预测模型性能提升奠定基础。（3）基于机器学习钢轨截面尺寸预测。本文使用多类机器学习算法,拟合多维度轧制参数,准确且高效的对钢轨截面尺寸进行预测,其中SVR的R2达到89.9%,将其作为基准模型。另一方面,结合目标变量间联系,利用RC和SST提升模型性能,其中RC模型R2达到90.7%,比基准模型提高0.8%。其次,结合树类模型和SVR模型R2结果达到90.9%,比基准模型提高1%。最后,通过特征构建以提升模型结果,表现最佳的模型为SVR+Light GBM,平均R2达到91.5%,相比基准模型提升了1.6%,该模型预测各尺寸的平均预测误差达到0.01mm至0.08mm之间。机器学习算法可以有效综合利用少样、多维参数,实现端到端预测钢轨尺寸,不用计算各阶段工艺轧制后的尺寸,多个截面尺寸结果表现都很好。期望能降低钢轨轧制不合格率,提升生产效率,增加更多的经济效益。
罗杰元[2]（2021）在《轧制机理与KPLS算法结合的铝合金冷轧板厚监控研究》文中研究表明冷轧铝合金板带材的厚度是最重要的产品质量指标之一,随着铝板带产品生产逐渐向自动化、高端化方向发展,如何保证厚度质量监测结果的实时性和准确性是目前轧制领域的研究热点之一。本文以建立适用于铝合金冷轧板带多道次生产的厚度在线监控及诊断模型为研究目标,基于轧制机理优化了过程监控相关算法,对于冶金生产过程监控具有一定的指导意义和实际应用价值。针对当前监控方法在轧制领域的应用中对过程参数影响性解释不足的问题,引入了轧制机理与数据模型相结合的研究方法。基于偏最小二乘算法及核偏最小二乘算法的原理和监控应用,通过轧制静态综合分析构建的影响权重矩阵重构算法模型的输入变量,从过程机理的角度区分了不同参数对板厚质量的影响大小,使得监控模型能更有效地应对不同的轧制工况,通过现场数据的仿真监控对比,优化的A-KPLS监控模型故障检出率有着明显提升。实例分析了多道次轧制过程中存在的影响权重差异和道次故障遗传等问题,以多个道次为整体模型的监控方案在故障发现的及时性和故障诊断的准确率上已无法满足生产需求。本文进一步提出了分道次的监控方案,在机理优化的A-KPLS算法基础上对每个道次建立子监控模型,以质量遗传为纽带对轧制过程进行精细化诊断,通过对单一型和复合型故障的仿真分析,表明分道次方案在对多道次轧制过程的监控中具有较大的优势。在冷轧铝合金板带多道次厚度监控研究的基础上,设计了基于LabVIEW虚拟仿真平台和MATLAB计算软件的铝合金冷轧板带厚度在线监控诊断软件,具备过程异常报警、厚度判定和故障变量诊断等功能。
李宁[3]（2018）在《国丰1450mm热轧带钢尺寸精度控制》文中研究说明随着物质需求的不断增加,人们对热轧钢板的质量也提出了更高的要求,其中满足钢板的外形几何尺寸是轧钢的首要目的,这其中就包含横向和纵向尺寸。由于板坯的厚度、宽度、温度的不均匀以及组织成分上的不稳定,因此轧机出口厚度、宽度与设定值常常有误差。要降低这种误差,就必须在轧钢机轧制期间对钢板的厚度和宽度进行调节。对于钢板的厚度而言,热轧厚度不均会影响冷轧厚度及板型,严重时可能轧废。对于钢板的宽度而言,宽度控制的好,不但能够增加总的成材率,还会降低下游用户的切边率,提高产量和效益,所以说对宽度的控制提升产品质量。现代热轧宽带轧机大都采用了自动化系统,其中包括厚度自动控制系统和宽度自动控制系统。本文以唐山国丰钢铁有限公司1450mm热连轧生产线为研究背景,基于过程控制对影响带钢宽度和厚度的因素进行分析研究,主要从板坯自身、设备以及二级控制等方面分别进行分析,并根据热轧工艺理论和轧制模型并结合现场生产经验给出了解决方案。影响厚度的主要原因有:粗轧中间坯尾部温度、热卷箱温降、规格切换跨度过大、化学成分超差、未换辊标定轧机、轧制新钢种等等。影响宽度的主要原因有:宽窄规格切换、板坯厚度变化、冷热板坯混轧、宽展小等等。从过程控制上来讲影响尺寸精度的原因主要包括两个方面:一是自学习系数偏差过大;二是物理模型的一些参数不能满足实际轧制的需求。
尹方辰[4]（2017）在《热连轧厚度—活套综合控制系统的协调优化策略研究》文中认为现代工业的发展对热轧带钢的控制精度提出了越来越高的要求,厚度和活套控制策略作为热连轧控制系统的核心一直是轧制自动化研究的热点。经过多年发展,热连轧自动化已经达到很高的水平,基于传统控制理论的厚度与活套控制效果已近极限,迫切需要引入先进控制理论和方法以实现控制性能的进一步提升。本文以某1700mm热连轧机组为研究对象,构建了热连轧系统状态空间表达式,并对轧制特性进行了研究分析。将滑模变结构控制、模型预测控制等先进控制策略引入到热连轧厚度与活套控制系统中,从而使热连轧控制具有更佳的控制效果。主要内容包括以下几个方面:（1）对热连轧计算机控制系统的主要功能及数据通讯方式做了具体的分析。研究了秒流量方程、张力方程等热连轧过程基本方程,并分析了适于在线应用的温降模型、轧制力模型等热连轧数学模型。采用多项式回归法,建立了适合实际工程应用的高次多项式轧机弹跳曲线与套量方程。（2）结合轧制过程基本方程,逐一推导了各机架用于轧制特性分析的增量模型,建立了状态空间表达式的系数矩阵,并利用状态空间分析法对轧制特性进行了研究。模拟了外扰量或调节量变化时,各机架间带钢出口厚度,机架间张力与活套角度变化的动态过程,并对该过程进行了深入地分析研究,获得了各外扰量和调节量对系统各输出值的影响规律。根据某热连轧生产线的实际生产数据,对传统厚度与活套系统的控制效果及其存在的局限性进行了研究与分析。（3）建立了液压辊缝控制系统（HGC）的理论模型并对其进行了降阶处理,通过系统辨识获得了 HGC系统的模型参数,并在此基础上建立了常规Smith预估监控自动厚度控制系统。将滑模变结构控制器（SMC）引入到Smith预估监控AGC系统中,以增强Smith预估监控AGC系统的鲁棒性。在SMC控制器的设计中以双幂次趋近律取代传统趋近律,有效地消弱了 SMC控制器带给监控AGC系统的抖振现象。研究结果表明,当模型参数匹配时,两种控制系统均取得了良好的控制效果;当模型参数失配时,基于SMC控制器的Smith预估监控AGC系统具有更强的鲁棒性。（4）通过对活套高度与带钢张力系统耦合过程的分析,建立了活套系统的多变量动态数学模型。将双输入双输出的活套系统分解为两个双输入单输出系统,采用动态矩阵控制策略（DMC）对活套高度与带钢张力控制系统分别设计控制器。通过选择合适的二次型性能指标函数,实现了对活套高度与带钢张力的协调优化控制。结果表明,DMC控制系统对被控对象的数学模型精度不敏感,当系统模型参数发生摄动或受到外界干扰时,活套系统仍具有良好的控制效果。（5）通过联立厚度与活套系统的状态方程,建立厚度-活套综合系统状态空间模型,提出了基于逆线性二次型理论（ILQ）的综合系统控制器的设计方法。根据综合系统期望的动态性能指标,选择合适的期望闭环极点,在系统中引入状态反馈实现期望的极点配置。为了应用方便,对特征向量的选取进行优化,改进ILQ理论算法。将改进的ILQ控制策略运用到了综合系统中,通过对厚度、张力与角度的协调优化控制,解决了传统控制方法将厚度与活套系统作为独立的子系统,不能协调处理系统间耦合的问题。（6）按照实际采样周期对厚度-活套综合系统进行离散化,获得综合系统的离散状态空间模型,并设计了基于增广状态空间的离散模型预测控制器（MPC）。通过对MPC控制器性能指标函数中加权矩阵的调节,协调优化带钢厚度、张力与活套角度的响应动态。将综合系统的实际输出值引入到MPC控制器的反馈校正环节,对预测输出值进行校正。并对性能指标函数进行滚动优化,以增强系统的鲁棒性。结果表明,当综合系统受到外界干扰时,ILQ与MPC控制器可对系统输出值进行协调优化控制,使得系统具有良好的抗干扰能力;当系统的模型参数发生摄动时,基于滚动优化及反馈校正控制策略设计的MPC控制器,对系统数学模型精度要求不高,系统的输出值平均波动量与模型匹配时相近,比ILQ与PI控制器具有更强的鲁棒性。
柳军[5]（2017）在《鞍钢冷轧1#线轧机甩机架功能AGC技术研究与实现》文中研究指明当前,钢铁行业整体市场形势急剧下滑,国家已经开始供给侧结构性改革。在此市场环境下,鞍钢冷轧厂必须内部挖潜,保证产品质量,提升设备功能精度,降本增效,迫切需要加强以节约资源、柔性生产为导向的冷轧核心关键技术的研发。本文以鞍钢股份冷轧厂1#线连轧机组改进项目为切入点,通过改进控制方法,增加控制手段,对于提高产品厚度控制精度,提高成材率,降低能源消耗,稳定机组运行,使生产线具备一定的柔性生产能力,具有非常重要的现实意义。甩机架模式轧制即甩掉某一机架进行轧制,由原来的五机架连轧改为四机架连轧。本文首先研究并构建了冷轧机甩机架模式运行时基于Smith预估器的AGC控制系统,确定了控制参数。其次对影响厚度波动的原因进行了分析,其间重点研究了轧辊偏心引起的带钢厚度波动,建立全机架轧辊偏心补偿系统。同时对扩展物质流量控制方式存在的问题进行了分析并提出改进方案,通过调整测厚仪在机架的安装位置,增加第3、第4机架AGC控制功能,应用激光测速仪和新型张力辊编码器测量带钢速度,准确计算出全机架前滑实际值,采用自适应算法,实现对前滑模型进行优化。最后完成甩机架轧制模式的软硬件系统设计、编程和调试工作。通过在线PDA系统对厚度曲线进行实测记录,对AGC控制综合改进后的效果进行评价,证明了本次改进保证厚度精度的甩机架运行模式轧制控制技术的有效性。
孙抗[6]（2016）在《京唐2230mm冷连轧机厚度控制系统改造设计》文中研究说明厚度是冷轧产品的重要指标,每条产线都在关注和改善厚度控制精度。模型预设定是轧制的一种过程描述,反映了带钢在变形时对外部各种条件的需求,直接决定厚度控制系统的准确性。AGC系统是轧制的一种实时描述,用于消除带钢在变形时实际状态与模型预设定之间的偏差,直接决定厚度控制系统的抗干扰能力。为获得更高水平的的厚度控制精度,必须从这两个方面入手。本文针对首钢京唐公司2230mm冷轧机组厚度控制系统存在的在轧制过程中遇到的高强钢轧制断带问题、因带头尾厚度波动造成的废钢切损量较大等问题,结合厚度控制理论和实际生产过程中的需求,对系统进行了改造设计,主要工作如下。首先对2230mm冷连轧生产线的结构、系统组成、设备参数等进行了分析,并对控制系统进行了研究,在此基础上,对厚度控制系统生产过程中存在的问题进行了分析。相关分析结果表明,造成厚度控制问题的主要原因包括轧制力预设定不准确、高强钢FGC（Fly Gauge Control动态变规格）过程异常和AGC（Automatic Gauge Control自动厚度控制）系统能力不高等。其次,针对上述问题,制定了相应的解决对策并对厚度控制系统进行了相应的改造:（1）变形抗力计算因数不准确导致轧制力计算不准确,调整钢种家族和变形抗力因数解决此问题;（2）高强钢FGC起始点在焊缝处导致过程异常,将起始点提前到焊缝前解决此问题;（3）S1机架秒流量AGC厚差计算存在问题,通过调整厚差计算时期解决;控制器响应慢,根据厚差大小动态调整增益提高控制器响应速度;S2机架前馈AGC调整能力不高,通过增加输出补偿解决;S4机架监控AGC滞后性非常严重,增加微分控制减少滞后性带来的影响;张力AGC因控制死区较大无法起到应有的作用,通过修正张力死区解决。上述改造方案均在实际系统中予以实现,生产实际表明,高强钢轧制的断带次数减少,带头尾厚度波动的切损量降低,实现改进的预期目标。
王月雷[7]（2016）在《轧辊偏心的角域分析与主动补偿的研究》文中研究说明在当代钢铁生产中,板带产品在钢铁总产量中占据很大份额,板厚精度是板带产品最重要的质量指标之一。轧辊偏心是由于轧辊辊身形状不规则及装配精度不高造成,是一种较为复杂的周期性运动。轧制精度越高,轧辊偏心对精度的影响越大。冷轧带钢控制系统是对多变量的过程控制,轧辊偏心在多种变量中都有反映,仅仅依靠单一的信息源难以提取较为准确的偏心信号。为此本文采用了角域的轧辊偏心分析方法,依据包含轧辊偏心信号的综合数据序列进行偏心的准确提取,并进行补偿研究。首先,分析了轧辊偏心产生的原因以及对轧机厚度的影响。建立包含轧辊偏心信号的综合数据序列,为偏心信号的提取创造条件。针对轧制过程中轧制速度经常变化,提出一种序列转换的方法,把时间序列转化为带钢长度序列,消除速度波动的影响。其次,分析了带钢冷轧过程中数据提取与厚差溯源,提出了轧辊偏心的溯源方法。运用阶比分析与角域重采样方法得到轧辊偏心的角域转换。然后对轧辊偏心信号的特征进行提取。再次,在学校300实验可逆冷轧机控制AGC系统进行建模,分析整个AGC系统的硬件系统和液压伺服控制系统,然后在Matlab中的Simulink建立300轧机的AGC模型。最后,提出轧辊偏心主动补偿的方法和原理,进而将轧辊偏心主动补偿模块投入到轧机AGC系统中建模,然后仿真结果证明主动补偿方法是有效的。
赵秀明[8]（2016）在《基于智能观测器板厚控制方法研究》文中指出厚度精度既是体现板带钢质量水平的重要指标,也是衡量板带材板厚与板形的重要质量指标。板材的厚度控制一直是制约冷带轧机控制系统的关键技术。制造业的发展,尤其在冶金行业,更加把厚度精度作为主要衡量因素。因此,研究轧机的厚度控制就很有现实意义和应用价值。本文把现代控制理论中的一些方法运用到轧机本身的厚度控制系统中,使原有的控制系统在调节带钢输出厚度方面更精确。考虑到实际的系统状态并不能直接测量的情况,将全维状态观测器引入冷带轧机液压厚度自动控制（HAGC:Hydraulic Automatic Gauge control）系统,主要研究工作如下:首先对影响带钢出口厚度的因素做了详细的分析研究,找出引起板材厚度变化的原因,对厚度控制系统的数学模型也作了研究,并归结出主要的影响因素:轧带钢入口厚度、板带温度、辊缝、轧制力、辊速等。本文以轧机组中第七机架为研究对象,对实测数据进行数据分析。针对冷带轧机厚度控制系统具有的非线性、不确定性、延时性的特点,建立相应的厚控系统。并且某些系统状态量无法直接测量的情况下,该系统需要设计更加行之有效并且稳定的控制器。为了完善建立的厚度控制系统,将基于全维观测器引入的控制系统中,解决了厚度控制系统中存在的延迟现象并可以进行状态重构。结合全维状态观测器和李雅普诺夫稳定性理论,设计具有鲁棒性的控制器,通过仿真试验来验证具有延时和不确定性的厚度控制系统的稳定性并提高控制精度,同时也证明研究方案的有效性。设计基于广义支持向量机观测器的板厚控制器,并与传统的PID控制进行仿真对比。通过研究实际中带钢生产机架的工作情况,提出提高厚度控制精度的方法,对提高板带钢的产品质量具有重要的现实意义。
李志红[9]（2016）在《酸轧机组自动厚度控制优化》文中研究指明AGC控制是冷轧板带质量控制最为重要的一个环节,是产品质量控制的关键所在。本论文是研究包钢冷轧生产线的厚度控制方法,根据包钢冷轧生产线的实际调试和生产中提出来的,包钢冷轧生产线在调试和生产过程中由于受到一些扰动条件的影响,成品有时会出现厚度波动,影响了产品质量。由于市场对高产品质量的需要和更高要求生产厂家的需要,必须优化厚度控制系统,使厚度波动在生产过程中保持在允许的范围内。为了更好的解决运行中存在的,特别是在加减速过程中的出口厚度波动问题,需要对控制参数和补偿运算进行优化,分析各种厚度控制中存在的影响因素,进行补偿,并要考虑控制系统时延,传感器及检测元件的时效性,最终实现厚度的平稳控制。包钢冷轧生产线在系统厚度控制方式上,采用5机架综合控制方式,1号机架使用前馈、反馈、GM SMITH、REC和BISRA等控制,2到5号机架主要通过秒流量进行厚度控制,但是鉴于冷轧生产线控制系统的复杂性和来料钢种及设备安装精度及现场环境温度以及乳化液配比等问题的影响,调试中同一钢种在试验期间的轧制模型和参数有时会出现不适用的情况,因此针对现场加减速期间5机架反馈厚度波动问题,通过结合程序控制系统和轧制参数对理论公式进行分析,对运算补偿公式和控制条件进行程序优化,主要修改了摩擦系数、增益和速度设定,最终消除了该部分干扰,因此在保证控制精度与工艺质量的前提下,通过对机架程序算法及控制参数进行优化,可减小出口厚度偏差,实现厚度稳定控制。
赵兴华[10]（2016）在《冷连轧机带钢厚度建模与控制》文中提出带钢厚度控制是冷轧产品质量控制的一项重要指标,厚度控制精度如果不能满足使用要求将直接影响到产品的质量,最终影响到产线的效益,而厚度控制作为轧机最重要的控制功能之一,通过实现对轧机辊缝及速度的调节,结合张力调节和模型计算等功能共同实现精确的带钢厚度控制。本文以首钢2230mm冷轧五机架连轧轧机为研究对象,对其工艺参数以及控制系统进行了介绍,同时针对现阶段轧机存在的带头带尾轧制过程中存在的厚度超差问题进行了背景介绍、原因分析、方案实施以及效果验证,主要方法是通过对2230mm轧机液压辊缝控制、轧机速度控制、机架间张力调节等功能进行分析研究,在冷轧轧机厚度自动控制理论的基础上,对轧机带钢自动厚度控制功能参数不断进行摸索优化,通过效果验证后达到提高带钢头尾厚度控制精度的目的。本文分别从基本厚度控制理论及发展现状,厚度控制功能在冷轧产线的应用,张力控制对厚度的影响以及重点研究机架间各种AGC厚度控制的使用方式等几个方面展开研究,着重对2230mm冷轧产线当前存在的厚度控制问题进行针对性的分析,并寻找测试解决方案,最终实现产线厚度控制功能的优化,提高带钢厚度控制精度。厚度自动控制（Automatic Gauge Contol）作为本文重点研究对象,通过对秒流量AGC、前馈AGC、反馈AGC以及张力控制AGC等控制功能的优化组合,达到精确控制带钢厚度的目的。
二、1270轧机AGC系统组成及弹性曲线的回归（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、1270轧机AGC系统组成及弹性曲线的回归（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的钢轨截面尺寸预测方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 钢轨轧制研究现状 |
| 1.2.2 数据挖掘在钢轨生产中的应用 |
| 1.3 主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关基础理论与关键技术 |
| 2.1 钢轨轧制理论 |
| 2.1.1 万能轧制流程及金属流动原理 |
| 2.1.2 GM-ACC系统 |
| 2.2 机器学习算法 |
| 2.2.1 线性回归算法 |
| 2.2.2 决策回归树算法 |
| 2.2.3 支持向量回归算法 |
| 2.2.4 XGBoost算法 |
| 2.2.5 单目标模型堆 |
| 2.2.6 回归链 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据预处理与分析 |
| 3.1 数据整合 |
| 3.2 数据集统计特征与数据分布 |
| 3.2.1 生产参数 |
| 3.2.2 钢轨截面尺寸 |
| 3.3 数据异常问题 |
| 3.4 相关性分析 |
| 3.4.1 生产参数相关性分析 |
| 3.4.2 生产参数与截面尺寸相关性 |
| 3.4.3 目标变量相关性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习的钢轨截面尺寸预测 |
| 4.1 评估指标 |
| 4.2 数据处理 |
| 4.2.1 标准化数据 |
| 4.2.2 泛化能力评估方法 |
| 4.2.3 超参数确定 |
| 4.3 单目标回归算法 |
| 4.4 基于目标相关性的多目标回归算法 |
| 4.4.1 多目标回归算法可行性 |
| 4.4.2 多目标回归算法参数设置 |
| 4.4.3 多目标回归算法实验结果 |
| 4.5 基于特征选择的SVR算法 |
| 4.6 基于特征构造的机器学习算法 |
| 4.7 实验结果总结 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）轧制机理与KPLS算法结合的铝合金冷轧板厚监控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 板带轧机厚度控制理论技术研究现状 |
| 1.3 质量相关的过程监控技术研究现状 |
| 1.3.1 线性扩展模型现状 |
| 1.3.2 非线性扩展模型现状 |
| 1.3.3 当前监控方法的应用分析 |
| 1.4 本文工作内容及结构 |
| 第2章 铝合金冷轧过程板厚机理分析 |
| 2.1 铝合金板带轧制工艺概述 |
| 2.2 铝合金冷轧的厚度控制原理 |
| 2.2.1 板带轧制的弹塑性原理 |
| 2.2.2 轧制板厚的关键参数及控制手段 |
| 2.3 稳态轧制时的静态综合分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 铝合金板带冷轧过程板厚在线监控方法 |
| 3.1 基于统计过程控制的监控方法 |
| 3.1.1 控制图的基本思想 |
| 3.1.2 基于控制图的铝合金板带厚度监控仿真 |
| 3.2 基于PLS的监控方法 |
| 3.2.1 偏最小二乘法基本思想与建模 |
| 3.2.2 主元个数的确定 |
| 3.2.3 在线监控和诊断步骤 |
| 3.2.4 基于PLS的铝合金板带厚度监控仿真 |
| 3.3 基于Kernel-PLS的监控方法 |
| 3.3.1 核函数的基本思想 |
| 3.3.2 离线训练和在线监控模型 |
| 3.3.3 非线性贡献图诊断原理 |
| 3.3.4 基于KPLS的铝合金板带厚度监控仿真 |
| 3.4 基于影响权重优化的监控方法 |
| 3.4.1 数据集的影响系数计算 |
| 3.4.2 监控模型的优化方法 |
| 3.4.3 基于优化模型的铝合金板带厚度监控仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 铝合金板带冷轧多道次板厚监控方法 |
| 4.1 冷轧多道次的参数分析 |
| 4.1.1 道次参数的影响系数 |
| 4.1.2 参数影响权重的对比 |
| 4.2 多道次板厚质量异常分析 |
| 4.3 分道次的监控仿真分析 |
| 4.3.1 单一型故障仿真 |
| 4.3.2 复合型故障仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 铝合金冷轧板带厚度在线监控软件 |
| 5.1 软件总体架构 |
| 5.2 软件的界面及模块展示 |
| 5.2.1 训练模块 |
| 5.2.2 监控模块 |
| 5.2.3 中控面板 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（3）国丰1450mm热轧带钢尺寸精度控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外现状与发展 |
| 1.2.1 热连轧数学模型简介 |
| 1.2.2 厚度自动控制技术 |
| 1.2.3 宽度自动控制技术 |
| 1.3 厚度与宽度控制的基本分析方法 |
| 1.3.1 厚度自动控制 |
| 1.3.2 宽度自动控制 |
| 1.4 国丰钢铁1450mm热连轧介绍 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第2章 热连轧过程控制 |
| 2.1 过程控制的原理 |
| 2.2 过程控制的功能 |
| 2.3 神经网络与数据库 |
| 2.3.1 神经网络 |
| 2.3.2 数据库的应用 |
| 2.4 模型的自学习 |
| 2.4.1 模型自学习的方法 |
| 2.4.2 精轧模型的自学习 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 厚度控制原理与设定计算 |
| 3.1 厚度设定计算流程与时序 |
| 3.2 厚度设定计算模型 |
| 3.2.1 厚度分配计算 |
| 3.2.2 穿带速度计算 |
| 3.2.3 轧制力计算 |
| 3.2.4 辊缝计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 宽度控制原理与计算 |
| 4.1 宽展的分类和组成 |
| 4.2 影响宽展的因素 |
| 4.3 宽展计算公式 |
| 4.3.1 采利柯夫公式 |
| 4.3.2 爱克伦德公式 |
| 4.3.3 巴氏公式 |
| 4.3.4 古布金式 |
| 4.4 宽度模型和控制 |
| 4.4.1 粗轧区设备介绍 |
| 4.4.2 宽度设定计算 |
| 4.4.3 宽展自学习和短行程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 尺寸精度问题的分析和解决 |
| 5.1 尺寸精度问题的分类 |
| 5.2 材料自身对尺寸精度影响的分析 |
| 5.2.1 中间坯尾部温度 |
| 5.2.2 通条温度偏差 |
| 5.2.3 化学成分对轧制力的影响 |
| 5.2.4 板坯几何尺寸 |
| 5.2.5 冷热坯料混轧 |
| 5.3 二级模型对尺寸精度影响的分析 |
| 5.3.1 继承模型简介 |
| 5.3.2 监控自学习系数 |
| 5.3.3 开卷保持时的温降计算过大 |
| 5.3.4 精轧短继承权重值的评估 |
| 5.3.5 精轧短继承参数修改 |
| 5.3.6 精轧辊缝自学习参数的修改 |
| 5.4 设备对尺寸精度影响的分析 |
| 5.4.1 厚度仪误差 |
| 5.4.2 轧机未换辊标定 |
| 5.4.3 立辊轧机标定误差 |
| 5.5 其它原因分析 |
| 5.5.1 开轧首根钢的厚度控制 |
| 5.5.2 轧制计划和轧制节奏的编排 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）热连轧厚度—活套综合控制系统的协调优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的和意义 |
| 1.2 热连轧生产技术概述 |
| 1.3 热连轧自动控制系统概述 |
| 1.4 自动厚度控制技术概述 |
| 1.4.1 厚度控制技术的发展历程 |
| 1.4.2 厚度控制策略和补偿控制 |
| 1.4.3 厚度控制的研究现状和发展趋势 |
| 1.5 热轧带钢活套控制概述 |
| 1.5.1 传统的活套控制方式 |
| 1.5.2 活套的互不相关控制 |
| 1.5.3 活套多变量最优控制 |
| 1.5.4 具有扰动补偿器的活套互不相关控制 |
| 1.6 厚度-活套综合控制研究现状 |
| 1.7 本文的主要内容 |
| 第2章 热连轧控制系统与基础理论研究 |
| 2.1 热连轧自动控制系统 |
| 2.1.1 过程自动化系统 |
| 2.1.2 基础自动化系统 |
| 2.1.3 人机界面系统 |
| 2.1.4 系统数据通讯 |
| 2.2 热连轧过程基本方程 |
| 2.2.1 轧机弹跳方程 |
| 2.2.2 秒流量方程 |
| 2.2.3 套量方程 |
| 2.2.4 张力方程 |
| 2.3 热连轧过程数学模型 |
| 2.3.1 温降模型 |
| 2.3.2 轧制力模型 |
| 2.3.3 前滑模型 |
| 2.3.4 活套张力模型 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 热连轧过程轧制特性综合分析 |
| 3.1 状态空间分析法概述 |
| 3.1.1 状态空间分析法的基本概念 |
| 3.1.2 状态空间与状态方程的建立 |
| 3.2 增量模型建立 |
| 3.2.1 厚度增量模型 |
| 3.2.2 机架间张力增量模型 |
| 3.2.3 活套角速度增量模型 |
| 3.2.4 调节执行机构模型 |
| 3.2.5 延时环节处理 |
| 3.3 偏微分系数的确定 |
| 3.3.1 轧制力偏微分系数 |
| 3.3.2 前滑偏微分系数 |
| 3.3.3 活套角加速度偏微分系数 |
| 3.3.4 温度延时偏微分系数 |
| 3.3.5 轧制特性分析计算 |
| 3.4 热连轧轧制动态特性分析 |
| 3.4.1 外扰量的影响 |
| 3.4.2 调节量的影响 |
| 3.5 热连轧轧制参数影响规律分析 |
| 3.5.1 外扰量的影响 |
| 3.5.2 调节量的影响 |
| 3.6 热连轧传统控制系统的控制效果分析 |
| 3.6.1 传统厚度控制系统效果分析 |
| 3.6.2 传统活套控制系统效果分析 |
| 3.6.3 厚度-活套综合系统耦合分析 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 基于滑模变结构的Smith预估监控AGC控制策略 |
| 4.1 液压辊缝控制系统建模 |
| 4.2 液压辊缝控制系统系统辨识 |
| 4.2.1 频域系统辨识算法 |
| 4.2.2 HGC参数系统辨识过程 |
| 4.3 常规Smith预估监控AGC系统 |
| 4.4 基于滑模变结构的Smith预估监控AGC系统 |
| 4.4.1 滑模变结构控制原理 |
| 4.4.2 滑模变结构监控AGC系统设计 |
| 4.4.3 系统收敛性分析 |
| 4.5 控制效果分析 |
| 4.5.1 预估模型匹配时控制效果 |
| 4.5.2 预估模型失配时控制效果 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 活套角度-张力综合多变量控制策略 |
| 5.1 活套系统概述 |
| 5.1.1 活套控制工艺 |
| 5.1.2 活套控制系统特性 |
| 5.1.3 活套系统控制原理 |
| 5.2 活套多变量系统模型 |
| 5.2.1 活套基本结构 |
| 5.2.2 活套系统的传递函数模型 |
| 5.3 基于动态矩阵控制的活套多变量控制 |
| 5.3.1 动态矩阵控制算法研究 |
| 5.3.2 动态矩阵解耦控制在活套系统上的应用 |
| 5.4 活套动态矩阵控制的仿真分析 |
| 5.4.1 仿真模型的建立 |
| 5.4.2 控制效果分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 热连轧厚度-活套综合系统协调优化控制研究 |
| 6.1 ILQ算法及其控制器设计 |
| 6.1.1 ILQ理论概述 |
| 6.1.2 ILQ控制器的设计 |
| 6.1.3 基于ILQ理论的厚度-活套控制器的设计 |
| 6.1.4 ILQ算法渐进性分析 |
| 6.2 MPC算法及其控制器设计 |
| 6.2.1 MPC算法概述 |
| 6.2.2 厚度-活套系统MPC控制器的设计 |
| 6.3 控制效果分析 |
| 6.3.1 响应性能分析 |
| 6.3.2 抗干扰性能分析 |
| 6.3.3 模型失配分析 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）鞍钢冷轧1#线轧机甩机架功能AGC技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外在该方面研究状况发展综述 |
| 1.2.1 甩机架功能AGC技术发展过程简介 |
| 1.2.2 AGC控制的工艺基础发展综述 |
| 1.2.3 AGC控制方式发展综述 |
| 1.2.3.1 压力AGC |
| 1.2.3.2 监控AGC |
| 1.2.3.3 前馈AGC |
| 1.2.3.4 物质流量控制AGC |
| 1.2.3.5 轧辊偏心补偿 |
| 1.2.3.6 轧制加减速补偿控制 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 基于SMITH预估器的AGC控制系统构建与参数确定 |
| 2.1 冷连轧AGC控制系统简介 |
| 2.2 扩展物质流量控制功能 |
| 2.2.1 扩展物质流量控制原理 |
| 2.2.2 扩展物质恒流量控制方案 |
| 2.2.3 常规和扩展物质流量控制的区别 |
| 2.3 SMITH预估器在AGC控制系统中的应用 |
| 2.3.1 纯滞后系统的补偿原理 |
| 2.3.2 Smith预估器的实际设计应用 |
| 2.4 第1机架AGC |
| 2.4.1 第1机架前馈AGC |
| 2.4.2 第1机架监控AGC |
| 2.4.3 第1机架物质流量AGC |
| 2.5 第2机架AGC |
| 2.6 第3机架AGC |
| 2.7 第5机架AGC |
| 2.7.1 B方式 |
| 2.7.2 C方式 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 厚度波动原因分析及偏心补偿问题的研究 |
| 3.1 带钢厚度波动的原因及变化规律 |
| 3.1.1 带钢厚度的变化规律 |
| 3.1.2 带钢厚度波动的原因 |
| 3.2 轧辊偏心补偿控制 |
| 3.2.1 轧辊偏心的起因和影响 |
| 3.2.2 轧辊偏心补偿系统构成 |
| 3.2.3 轧辊偏心源特质及检测 |
| 3.2.4 轧辊偏心补偿算法及应用 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 轧机甩机架功能软硬件研究与实现 |
| 4.1 扩展物质流量AGC问题分析 |
| 4.2 新扩展物质流量控制功能 |
| 4.3 轧机第3和第4机架控制方式 |
| 4.3.1 检测仪表的配置与使用 |
| 4.3.1.1 X射线测厚仪的使用及配置 |
| 4.3.1.2 激光测速仪的使用及配置 |
| 4.3.1.3 磁感应增量型编码器的使用及配置 |
| 4.3.2 第3机架监控AGC |
| 4.3.3 第4机架前馈AGC |
| 4.4 前滑模型优化 |
| 4.5 甩机架模式轧制软件设计 |
| 4.5.1 软件平台 |
| 4.5.2 甩机架轧制程序的整体设计 |
| 4.5.1.1 软件设计整体框架 |
| 4.5.1.2 甩机架轧制模式程序编制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 现场应用情况及效果评价 |
| 5.1 第1机架甩机架轧制状态分析 |
| 5.2 第2机架甩机架轧制状态分析 |
| 5.3 第3机架甩机架轧制状态分析 |
| 5.4 第4机架甩机架轧制状态分析 |
| 5.5 偏心补偿功能验证 |
| 5.6 生产信息统计 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）京唐2230mm冷连轧机厚度控制系统改造设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 冷轧带钢生产的发展经历 |
| 1.2 冷轧轧制技术的基本概念 |
| 1.2.1 冷轧轧制的基本概念和理论 |
| 1.2.2 轧制过程的变形区和基本参数介绍 |
| 1.2.3 轧制过程的两个基本方程 |
| 1.3 冷轧AGC系统的发展和种类 |
| 1.3.1 我国冷轧AGC系统的发展 |
| 1.3.2 秒流量AGC系统的产生与介绍 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.4.1 研究对象及背景 |
| 1.4.2 主要工作内容 |
| 第2章 2230mm冷连轧机工艺及控制系统组成 |
| 2.1 2230mm冷连轧及设备及参数 |
| 2.1.1 主要工艺参数 |
| 2.1.2 主要机械设备参数 |
| 2.1.3 主要电气设备参数 |
| 2.1.4 主要设备控制精度 |
| 2.2 2230mm冷连轧生产工艺流程 |
| 2.3 自动化系统介绍 |
| 2.3.1 L1系统介绍 |
| 2.3.2 L2系统介绍 |
| 2.3.3 人机界面介绍 |
| 2.4 AGC系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 厚度控制问题分析及解决策略 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 软接硬FGC假断带事故 |
| 3.1.2 来料厚度减薄导致过焊缝后断带 |
| 3.1.3 高强钢正常加减速时一机架断带 |
| 3.1.4 焊缝区过长的厚度波动 |
| 3.2 对生产的影响 |
| 3.2.1 带头尾厚度超差总体统计 |
| 3.2.2 带头尾厚差与材质、规格的关系 |
| 3.3 问题分析 |
| 3.3.1 排产问题 |
| 3.3.2 热轧来料影响 |
| 3.3.3 轧机控制系统影响 |
| 3.4 厚度控制问题解决方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 京唐2230mm产线厚度控制改进 |
| 4.1 轧制模型介绍 |
| 4.2 轧制模型的参数改进 |
| 4.2.1 轧制变形三个重要参数的计算详解 |
| 4.2.2 轧制模型改进策略 |
| 4.3 FGC模型优化 |
| 4.3.1 FGC设定值的计算 |
| 4.3.2 FGC改进策略 |
| 4.4 LIAGC控制系统 |
| 4.5 秒流量AGC存在的问题及改进策略 |
| 4.5.1 秒流量AGC的控制策略介绍 |
| 4.5.2 秒流量AGC问题分析 |
| 4.5.3 秒流量AGC问题改进策略 |
| 4.6 前馈AGC存在问题及改进策略 |
| 4.6.1 前馈AGC控制策略介绍 |
| 4.6.2 S2机架前馈AGC问题分析 |
| 4.6.3 S2机架前馈AGC改进策略 |
| 4.7 监控AGC存在的问题及改进策略 |
| 4.7.1 监控AGC控制策略介绍与史密斯预估补偿 |
| 4.7.2 S4机架监控AGC控制滞后影响较大 |
| 4.7.3 调整S4机架MN-AGC控制器结构及参数 |
| 4.8 张力AGC存在问题及改进策略 |
| 4.8.1 张力AGC控制策略介绍 |
| 4.8.2 板厚-张力控制策略调整 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 厚度控制系统改造效果分析 |
| 5.1 厚度波动封闭统计 |
| 5.1.1 切废量统计 |
| 5.1.2 与其他产线厚度控制能力对比 |
| 5.2 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）轧辊偏心的角域分析与主动补偿的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 轧辊偏心补偿控制的研究现状 |
| 1.2.1 恒轧制力法 |
| 1.2.2 死区法 |
| 1.2.3 平均值法 |
| 1.2.4 纽曼法 |
| 1.2.5 轧制力偏心滤波法 |
| 1.2.6 傅里叶变换法 |
| 1.2.7 小波分析法 |
| 1.2.8 自适应滤波法 |
| 1.2.9 神经网络法 |
| 1.3 课题意义及来源 |
| 1.4 研究思路与研究内容 |
| 1.4.1 研究的思路 |
| 1.4.2 研究的内容 |
| 第2章 轧辊偏心分析及厚度控制的基本方法 |
| 2.1 轧辊偏心的成因分析 |
| 2.2 轧辊偏心测量 |
| 2.3 轧辊偏心对带钢厚度的影响 |
| 2.4 轧辊偏心对轧制力的影响 |
| 2.5 厚控系统主要补偿方法 |
| 2.6 冷轧机厚度控制的基本方法 |
| 2.6.1 模拟量闭环系统的工作原理 |
| 2.6.2 液压缸位置闭环控制 |
| 2.6.3 轧制力闭环控制 |
| 2.6.4 测厚仪监控 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 轧辊偏心厚差溯源及角域分析 |
| 3.1 带钢冷轧过程的数据提取与厚差溯源 |
| 3.1.1 数据提取基本方法 |
| 3.1.2 误差溯源技术 |
| 3.1.3 纵向厚差的准白化建模 |
| 3.1.4 轧辊偏心溯源方法 |
| 3.2 轧辊偏心的角域分析 |
| 3.2.1 阶比分析原理 |
| 3.2.2 角域重采样方法 |
| 3.2.3 轧辊偏心的角域转换 |
| 3.2.4 厚度信号的角域平移 |
| 3.3 轧辊偏心信号的特征提取 |
| 3.3.1 轧辊偏心的角域特征表达 |
| 3.3.2 轧制数据的准备 |
| 3.3.3 轧制数据序列转换 |
| 3.3.4 转换后数据的分析 |
| 3.3.5 相干时间平均处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 300实验轧机控制AGC系统建模 |
| 4.1 AGC系统的硬件系统 |
| 4.1.1 300实验轧机的总体构成 |
| 4.1.2 轧机的工作原理和基本动作 |
| 4.1.3 轧机主要参数 |
| 4.1.4 过程控制与测试装备 |
| 4.1.5 轧制过程数据库与实验数据记录 |
| 4.1.6 实验数据的分类整理 |
| 4.2 液压伺服控制系统 |
| 4.2.1 控制系统的结构组成 |
| 4.2.2 压下系统及其控制 |
| 4.2.3 工作辊弯辊系统及其控制 |
| 4.2.4 测厚仪监控闭环 |
| 4.3 基于Matlab与Simulink的AGC建模 |
| 4.3.1 轧机压下系统各环节数学模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 轧辊偏心主动补偿研究 |
| 5.1 轧辊偏心主动补偿方法 |
| 5.1.1 轧辊偏心主动补偿系统原理 |
| 5.1.2 轧辊偏心主动补偿方法建模 |
| 5.2 偏心信号相角的补偿 |
| 5.3 轧辊偏心补偿仿真 |
| 5.3.1 Simulink仿真软件介绍 |
| 5.3.2 Simulink中偏心补偿仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于智能观测器板厚控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 轧机出口厚度理论分析 |
| 2.1 轧机厚度预设模型 |
| 2.2 轧机轧件的弹塑性及P-h图 |
| 2.3 影响轧件厚度的因素 |
| 2.4 样本数据的机理模型误差分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据分析及厚控系统数学模型 |
| 3.1 主成分分析法原理及处理结果 |
| 3.1.1 主成分分析法的数学表达形式 |
| 3.1.2 样本数据的分析处理 |
| 3.2 精轧机组液压厚控系统的组成结构 |
| 3.2.1 带钢厚度控制系统的基本组成 |
| 3.2.2 控制回路各部分的数学模型 |
| 3.3 厚度控制系统的动态方程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于全维观测器的厚度控制设计 |
| 4.1 传统全维状态观测器设计 |
| 4.2 输出反馈控制器和全维状态观测器的设计 |
| 4.2.1 带延时环节输出反馈控制器设计 |
| 4.2.2 基于全维状态观测器的厚度控制反馈设计 |
| 4.2.3 控制模型搭建及仿真结果 |
| 4.3 基于支持向量机（SVM）厚控设计 |
| 4.3.1 SVM的基本原理及厚度预测模型仿真 |
| 4.3.2 SGO的设计及仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 PID控制器设计及仿真试验 |
| 5.1 PID控制的基本原理 |
| 5.2 系统仿真实验 |
| 5.2.1 系统的结构模型 |
| 5.2.2 系统的数学模型 |
| 5.2.3 仿真实验研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（9）酸轧机组自动厚度控制优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第二章 包钢酸轧生产线整体方案介绍 |
| 2.1 包钢酸轧生产线工艺流程 |
| 2.2 包钢酸轧生产线的电气控制系统介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 厚度控制系统 |
| 3.1 厚度控制系统概述 |
| 3.1.1 带钢波动的原因 |
| 3.1.2 带钢厚度变化公式 |
| 3.1.3 带钢厚度变化规律 |
| 3.1.4 厚度自动控制系统构成 |
| 3.2 厚度自动控制的基本形式及原理 |
| 3.2.1 反馈式厚度自动控制系统 |
| 3.2.2 前馈式厚度自动控制系统 |
| 3.2.3 厚度计式厚度自动控制系统 |
| 3.2.4 张力计式厚度自动控制系统 |
| 3.2.5 金属秒流量式厚度自动控制系统 |
| 3.2.6 弹塑线曲线厚度控制系统缺陷 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 包钢UCM轧机AGC综合自动控制系统 |
| 4.1 包钢AGC概述 |
| 4.2 包钢酸轧线AGC控制方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 包钢酸轧AGC控制研究 |
| 5.1 轧机AGC投入前的准备 |
| 5.1.1 HYROP柜外部电缆的检查 |
| 5.1.2 磁尺的标定调整 |
| 5.1.3 磁尺的标零 |
| 5.1.4 HYROP柜MASTER ON |
| 5.1.5 HGC应答测试 |
| 5.1.6 辊缝标零 |
| 5.2 1号机架BISRA AGC研究 |
| 5.3 1号机架前馈和反馈研究 |
| 5.4 #1号机架GM研究 |
| 5.5 1号机架REC研究 |
| 5.6 2-5号机架秒流量研究 |
| 5.7 1机架去耦合速度控制 |
| 5.8 2-5号机架去耦合速度控制 |
| 5.9 1-5机架加减速补偿压下 |
| 5.10 本章小结 |
| 第六章 AGC控制优化 |
| 6.1 PLC控制系统简介 |
| 6.1.1 PLC控制系统 |
| 6.1.2 HISEC-04/R900主要参数 |
| 6.1.3 PLC配置 |
| 6.2 现场问题分析 |
| 6.2.1 #5号机架加减速控制原理 |
| 6.2.2 现场实际轧制问题 |
| 6.3 程序修改及优化 |
| 6.3.1 优化注意事项 |
| 6.3.2 控制程序优化 |
| 6.3.3 测试结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）冷连轧机带钢厚度建模与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 冷轧厚度控制相关技术概述 |
| 1.2.1 自动厚度控制技术 |
| 1.2.2 自动张力控制技术 |
| 1.2.3 自动板形控制技术 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 2230mm冷轧轧机工艺介绍 |
| 2.1 2230mm冷连轧机组概述 |
| 2.2 2230mm冷轧机组计算机系统 |
| 2.3 2230mm冷轧机组压下系统组成 |
| 2.4 2230mm轧机带头带尾厚差产生原因分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 冷轧带钢厚度控制理论基础 |
| 3.1 冷连轧基础过程方程介绍 |
| 3.1.1 轧机弹跳方程 |
| 3.1.2 轧制力方程 |
| 3.1.3 轧机设备钢度方程 |
| 3.1.4 轧机秒流量控制方程 |
| 3.1.5 轧辊缝调节方程 |
| 3.2 冷连轧带钢厚度偏差产生机理分析 |
| 3.3 自动厚度控制AGC方法分析 |
| 3.3.1 根据控制结构分类 |
| 3.3.2 根据控制方式分类 |
| 3.4 液压辊缝压下厚度控制 |
| 3.4.1 辊缝压下控制 |
| 3.4.2 辊缝压下控制分析 |
| 3.4.3 液压伺服系统模型 |
| 3.4.4 位移监测函数方程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 2230mm轧机板厚控制系统建模 |
| 4.1 PID控制器理论基础 |
| 4.1.1 PID控制器基本原理 |
| 4.1.2 PID控制器控制算法 |
| 4.2 液压AGC位置控制系统建模 |
| 4.2.1 控制器 |
| 4.2.2 伺服阀放大器模型 |
| 4.2.3 电液伺服阀模型 |
| 4.2.4 管道模型 |
| 4.2.5 传感器模型 |
| 4.2.6 建立阀控缸动力机构的数学模型 |
| 4.2.7 电液位置伺服系统模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 2230mm轧机板厚控制系统动态特性分析及控制效果验证 |
| 5.1 液压压下系统动态特性分析 |
| 5.2 实际控制效果验证 |
| 5.2.1 轧制力控制功能设计 |
| 5.2.2 轧机AGC自动控制参数优化 |
| 5.2.3 轧机速度控制功能参数优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、1270轧机AGC系统组成及弹性曲线的回归（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的钢轨截面尺寸预测方法研究与应用[D]. 施露露. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]轧制机理与KPLS算法结合的铝合金冷轧板厚监控研究[D]. 罗杰元. 燕山大学, 2021
- [3]国丰1450mm热轧带钢尺寸精度控制[D]. 李宁. 东北大学, 2018(02)
- [4]热连轧厚度—活套综合控制系统的协调优化策略研究[D]. 尹方辰. 东北大学, 2017(06)
- [5]鞍钢冷轧1#线轧机甩机架功能AGC技术研究与实现[D]. 柳军. 哈尔滨工业大学, 2017(02)
- [6]京唐2230mm冷连轧机厚度控制系统改造设计[D]. 孙抗. 东北大学, 2016(06)
- [7]轧辊偏心的角域分析与主动补偿的研究[D]. 王月雷. 燕山大学, 2016(01)
- [8]基于智能观测器板厚控制方法研究[D]. 赵秀明. 济南大学, 2016(03)
- [9]酸轧机组自动厚度控制优化[D]. 李志红. 内蒙古大学, 2016(02)
- [10]冷连轧机带钢厚度建模与控制[D]. 赵兴华. 东北大学, 2016(06)