轧制过程数学模型与自动化

《铝热连轧机轧制力预报及模型自学习》篇一摘要：本文主要研究铝热连轧机在生产过程中轧制力的预报以及模型自学习的技术应用。

首先对铝热连轧机及其轧制力的相关背景进行了阐述，随后通过建立数学模型，分析轧制力与工艺参数之间的关系，并探讨了模型自学习的实现方法。

最后，通过实验验证了模型的有效性和实用性。

一、引言随着现代工业技术的不断发展，铝热连轧机作为金属材料加工的重要设备，其生产效率和产品质量对企业的经济效益和市场竞争能力具有重要影响。

轧制力作为铝热连轧机生产过程中的关键参数，其预报和控制对于提高产品质量和降低生产成本具有重要意义。

因此，研究铝热连轧机轧制力预报及模型自学习技术具有重要的理论价值和实践意义。

二、铝热连轧机及轧制力概述铝热连轧机是一种用于铝材连续轧制的设备，其工作原理是通过连续轧制使金属材料变形，以达到所需的尺寸和形状。

轧制力是铝热连轧机在轧制过程中对金属材料施加的力，其大小直接影响产品的尺寸精度和表面质量。

因此，准确预报和控制轧制力对于提高产品质量和降低生产成本具有重要意义。

三、轧制力预报模型的建立为了准确预报铝热连轧机的轧制力，需要建立相应的数学模型。

该模型应考虑轧制过程中的多种因素，如金属材料的性质、轧辊的形状和尺寸、轧制速度等。

通过分析这些因素对轧制力的影响，可以建立以这些因素为输入、轧制力为输出的数学模型。

此外，为了使模型更加准确，还需要考虑温度、摩擦等影响因素。

四、模型自学习技术的研究为了提高模型的预测精度和适应性，需要引入模型自学习技术。

该技术通过收集实际生产过程中的数据，对模型进行不断的学习和优化，使其能够适应不同的生产条件和工艺参数。

具体而言，可以通过神经网络、支持向量机等机器学习算法实现模型的自学习。

在自学习过程中，需要不断调整模型的参数和结构，以使其能够更好地适应实际生产情况。

五、实验验证及结果分析为了验证模型的有效性和实用性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，建立的数学模型能够较好地预测铝热连轧机的轧制力，且预测精度随着自学习过程的进行而不断提高。

2、掌握轧制过程数学模型：数学模型具有实时跟踪轧制状态变化的能力，确保实时的预报精度，利用在线采集的最新信息，修订某些参数。

分类：1控制数学模型2工艺数学模型应用：1提高轧制参数预设定精度2开发高性能在线自动控制系统6、熟练掌握开环（前馈）控制系统：输入量→控制器→执行机构→被控对象→被控量。

特点：系统输出量不参与控制作用。

缺点：给定量直接经过控制器作用于被控对象，不需要将其输出量反馈到输入端与给定值进行比较，对输出量其主导作用的只有给定量。

优点：系统简单，容易调整7、熟练掌握闭环控制系统：特点：把输出亮检测出来，经过必要的处理反馈到输入端，于给定量进行比较，再利用比较后的偏差信号经过控制器，对被控对象进行控制。

优点：1响应速度快2对干扰有抑制作用缺点：结构复杂，调试困难12、熟练掌握输入通道、输出通道的主要组成及抗干扰的措施：输入通道组成：传感器→放大器→滤波器→采样保持器→A/D转换器→接口→计算机。

输出通道组成：模拟量多路选择开关→采样保持器→A/D。

防干扰措施：屏蔽，滤波，光电隔离。

15、熟练掌握轧制过程计算机控制系统基本类型：1数据采集系统：完成对数据采集的任务，做必要的数据处理2操作指导控制系统：适应工艺研究的需要3直接数字控制系统：精度高，抗干扰能力强，易于调试4监督计算机控制系统：根据合理的数学模型做出优化选择5多级控制系统：由一级控制多级系统6分散控制系统：分散控制集中操作分级管理综合调试18、掌握宝钢2050mm热连轧计算机控制系统结构体系方面特点及其优点：特点：1对于合同处理管理：技术分析与处理这类性质的任务，只需进行大量的数据处理而无时时的控制要求，由管理机构来承担2对板坯库的管理，成品库的管理，精整线以及与冷轧初轧冷轧连铸通信则有生产控制计算机来完成3对实施控制要求高，运算频繁，模型复杂的任务由过程控制机来完成4快速响应，设备驱动控制质量控制任务由基础自动化来完成。

优点：系统分工明确分配符合均匀，不会使系统陷入某些不利条件下运行。

轧钢工艺可分为冷轧钢和热轧钢，其中，冷轧钢工艺更加成熟、先进。

这一技术不仅可以提高轧钢质量，还能够与先进的自动化控制技术相结合。

随着自动化控制技术的不断完善，轧钢生产质量和产量也会更有保障。

当前，人们对于自动化控制技术提出很高的要求，在轧钢生产中，应用自动化控制技术可以提高生产效率，也可以使钢材的质量更上一层楼。

一、自动化控制技术与设计系统概述随着时代的不断发展，人们对于钢材的要求越来越高，这是由于各个领域对于钢材的需求量极大，因此，必须要在提高钢材产量的基础之上，确保钢材的质量。

在传统的轧钢生产中，相应的技术比较落后，因此，需要引进先进的自动化控制技术。

自动化控制技术在近几年来正得到不断完善，这一技术不仅可以提高轧钢生产质量和效率，还能够实现对生产过程的有效控制。

在轧钢生产中有各种各样的设备，其中，连轧机是一种融入自动化控制的设备，不仅具有很高的效率，还能够提高钢材的质量。

应用自动化控制技术时，要对设计系统进行优化。

在系统中，要构建完善的数据库，使数据能够得到有效的收集、存储和处理；设置报告系统，保证相关部门可以及时了解设备的运行状况；设置指标系统，通过这一系统可以提供完善的指标和计算结果，确保服务器正常运行；完善信息查询功能，优化模型，并及时对信息进行调整；做好相应的预算，将数据限制在合理范围内。

二、冷轧钢板自动化控制技术1.具体构成在冷轧钢板自动化控制技术中，要明确系统的组成部分。

在基础自动化系统中，主要包括PLC、远程I/O和HMI 设备。

该系统可以对轧钢生产线传动进行控制。

由于冷轧生产中的工艺参数比较多，因此，需要利用技术进行精确的控制。

在生产中，为发挥出仪表的作用，也要对其进行精细化控制，同时，还要利用传感器获取重要的信息，二级系统会及时获取相应的信息，从而实现对生产的进一步控制。

操作人员可以通过操作界面了解生产线的情况，并及时对相应的情况进行处理。

在进行生产线控制时主要采用的技术是HMI技术，利用服务器实现对数据的存储，并进行相应的通讯；服务器与客户机要保持连接状态；客户机可以及时接收服务器传递的数据，并负责接收操作人员接收的数据，在第一时间内将数据传递给服务器。

1·两个主要技术分支:自动控制技术和信息处理技术。

·实现自动化的基础：控制用的工艺数学模型与控制数学模型、与此相适应的控制系统、可靠性高的检测器和计算机控制系统是构成自动化的三大基本要素，也就是实现自动化的基础。

·轧制过程数学模型的分类及其主要用途？1）工艺数学模型：一般用于过程控制级计算机进行最优给定值计算的三大基本要素，也就是实现自动化的基础。

2）控制数学模型：基础自动化级计算机对执行机构最优控制计算。

·轧制过程数学模型主要的建立方法？1）理论建模（需简化、假设）2）经验建模（利用实验或生产数据回归）3）人工智能方法建模：专家系统、神经网络、模糊逻辑与模糊控制、遗传算法。

4）组合方法1）+2）、1）+3）。

·提高轧制过程数学模型精度的措施是利用“自适应”·自适应的分类、用途？短期自适应：用于对快速变化因素影响的修正；长期自适应：用于对缓慢变化因素影响的修正。

·自适应与自学习的区别？自学习:自适应（10~15次）—模型系数趋于稳定—模型系数的进一步优化。

·从“人去热馒头过程”理解“自动控制系统”的含义：首先人用自己的眼睛观察到热馒头所在位置，估计距离、高度，然后不断把这些信息通过神经网络汇集到大脑，并在大脑中处理这些信息，然后把处理后的指令通过神经网络命令手和脚的相关肌肉向热馒头所在地逼近。

·控制系统的任务：要使系统尽可能不受外界干扰信号的影响，使系统输出量尽可能按输入量所希望的行为进行变化。

·开环控制系统的特点？控制思路？优缺点？特点：系统的输出量不参与控制作用。

控制思路：根据给定量去控制。

缺点：干扰信号使输出量不能按照给定量所期望的值工作。

优点：系统简单、容易调整。

·前馈控制系统：控制思路：根据给定量和干扰量进行控制。

·闭环控制系统的特点、控制思路、优缺点？特点：把输出量检测出来，经过必要处理后反馈到输入端，与给定量进行比较，再利用比较的偏差信号经过控制器对被控对象进行控制。

轧制过程自动化第三版课程设计1. 课程概述《轧制过程自动化》是一门重要的机械设计和自动化控制领域的专业课程，本课程主要涵盖以下内容：•轧制过程基础知识•轧制过程计算与分析•轧制过程的自动化控制原理和应用•轧制过程机械设计和制造技术本课程旨在帮助学习者深入了解轧制过程的基本原理和自动化控制技术，以及在机械设计和制造方面的应用。

2. 课程设计主旨本次课程设计旨在让学生通过实际操作，深入了解轧制过程的自动化控制技术，并对轧制机械的结构和工作原理进行深入探究。

设计任务为：设计一个钢板轧机自动控制系统。

通过对轧机机理的研究，学生需要设计自动控制系统的硬件和软件，实现钢板轧制的全自动化控制。

3. 课程设计具体内容3.1 基础实验：钢板轧机自动控制系统的建立在本实验中，我们将学习如何钢板轧机自动控制系统。

主要实验步骤：•搭建硬件平台：包括硬件采购、控制系统建立、轧机机械部件的分析、采购和装配等。

•建立控制软件：用PLC和SCADA对轧机进行自动化控制，实现轧制过程的自动化控制。

•进行样品轧制试验：利用自动化控制系统设计和制造钢板轧机，测试轧制质量，改进设计方案。

3.2 设计案例：钢板轧机自动控制系统的完善本实验是对基础实验的升级版，主要任务是对自动化控制系统进行完善。

学生需要：•提升自动化控制精度，同时实现更高的生产效率。

•关注轧机的能耗问题，设计并优化系统节能措施。

•研发和应用新型材料加工技术，使系统更具竞争力。

3.3 课程总结本课程通过实验和课堂学习，融合了工程和科学思维，旨在强调如何将学术竞赛和现实工程实践结合起来，培养学生的实践操作能力。

此外，本课程涵盖了“机械设计”，“自动化控制”，“加工技术”等多个领域的知识，是一门既全面又专业的课程，对于学生的未来职业发展具有重要意义。

希望本课程能够帮助学生深入了解轧制过程和自动化控制技术，促进创新能力、动手能力和团队合作能力的发展。

1轧制过程数学模型1.1轧制工艺参数模型随着科学技术的发展，计算机已广泛应用于轧钢生产过程的控制，促使轧钢生产向自动化、高速和优质方向发展。

电子计算机在线控制生产过程，不仅仅只是电子计算机本身的硬件和软件的作用，更重要的是控制系统和各种各样的数学模型，正因为有适合轧钢生产的各种数学模型，才有可能实现电子计算机对整个轧钢生产各个环节的控制，获得高精度的产品。

线材连轧生产过程的主要内容基本上可归纳为尺寸变化和温度变化两大类性质极不相同但又相互紧密联系的物理过程，涉及的数学模型主要是轧制工艺参数的制定、各环节的温降变化、产品质量控制及实现线材连轧生产的可靠性等。

在线材连轧生产过程中，准确地计算（预估）各个环节的温度变化是实现计算机控制的重要前提，这是因为轧件各道次的变形阻力、轧制压力、轧制力矩的准确确定与温度是分不开的，而各机架轧制压力的预估精度将直接关系到设备的使用安全等。

下面分别讨论线材连轧生产过程中的温降模型、变形阻力模型、轧制力与轧制力矩模型。

1.1.1延伸系数及孔型尺寸计算模型在制订棒线材轧制工艺时，当坯料和产品断面面积F 0和F n 给定之后，总延伸系数∑μ就可唯一确定：nn n i i n i F FF F F F F F F F 011211021===-+∑ μμμμμ 其中：n ——总轧制道次；μi ——某一道次的延伸系数； F i ——某一道次的轧件断面面积。

椭圆孔示意图mB R F +-=)sin (2θθRB 2arcsin2=θ ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=2cos 12θR h m对于圆孔，轧件断面面积可通过下式计算：圆孔示意图απθ2-=αθtan 422R R F +=1.1.2前滑模型孔型轧制时的前滑率计算可采用筱篬或斋藤提出的实验模型。

两者都认为前滑仅是轧件、孔型几何尺寸的函数。

斋藤模型以平均工作辊径定义前滑，当道次变形量较小时会出现负前滑的计算结果；筱篬模型改用孔型槽底处的最小辊径定义前滑，即前滑S f 为：S f =V 1/V R -1 （1.1） 其中：V 1 ，V R ——轧件出口速度及孔型槽底处的轧辊线速度。

1轧制过程数学模型1.1轧制工艺参数模型随着科学技术的发展，计算机已广泛应用于轧钢生产过程的控制，促使轧钢生产向自动化、高速和优质方向发展。

电子计算机在线控制生产过程，不仅仅只是电子计算机本身的硬件和软件的作用，更重要的是控制系统和各种各样的数学模型，正因为有适合轧钢生产的各种数学模型，才有可能实现电子计算机对整个轧钢生产各个环节的控制，获得高精度的产品。

线材连轧生产过程的主要内容基本上可归纳为尺寸变化和温度变化两大类性质极不相同但又相互紧密联系的物理过程，涉及的数学模型主要是轧制工艺参数的制定、各环节的温降变化、产品质量控制及实现线材连轧生产的可靠性等。

在线材连轧生产过程中，准确地计算（预估）各个环节的温度变化是实现计算机控制的重要前提，这是因为轧件各道次的变形阻力、轧制压力、轧制力矩的准确确定与温度是分不开的，而各机架轧制压力的预估精度将直接关系到设备的使用安全等。

下面分别讨论线材连轧生产过程中的温降模型、变形阻力模型、轧制力与轧制力矩模型。

1.1.1延伸系数及孔型尺寸计算模型在制订棒线材轧制工艺时，当坯料和产品断面面积F 0和F n 给定之后，总延伸系数∑μ就可唯一确定：nn n i i n i F FF F F F F F F F 011211021===-+∑ μμμμμ 其中：n ——总轧制道次；μi ——某一道次的延伸系数； F i ——某一道次的轧件断面面积。

椭圆孔示意图mB R F +-=)sin (2θθRB 2arcsin2=θ ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=2cos 12θR h m对于圆孔，轧件断面面积可通过下式计算：圆孔示意图απθ2-=αθtan 422R R F +=1.1.2前滑模型孔型轧制时的前滑率计算可采用筱篬或斋藤提出的实验模型。

两者都认为前滑仅是轧件、孔型几何尺寸的函数。

斋藤模型以平均工作辊径定义前滑，当道次变形量较小时会出现负前滑的计算结果；筱篬模型改用孔型槽底处的最小辊径定义前滑，即前滑S f 为：S f =V 1/V R -1 （1.1） 其中：V 1 ，V R ——轧件出口速度及孔型槽底处的轧辊线速度。

○1.轧制过程数学模型的分类及其主要用途？答：工艺数学模型，一般用于过程控制级计算机进行最优给定值计算控制数学模型，基础自动化级计算机对执行机构最优控制计算2.轧制过程数学模型主要的建立方法？答：理论建模、经验建模、人工智能方法建模、组合方法○3.自适应的定义，分类、应用？答：自适应是根据参数的实测值以及偏差趋势来修正数学模型，提高预报值精度。

分类：短期自适应，长期自适应自适应应用在带钢头部厚度的自适应控制、板宽控制的自适应（粗轧宽度控制的自适应、精轧宽度控制的自适应）4.自适应和自学习的区别自学习定义：经过多次自适应控制后，对数学模型进行最优化，自学习是在自适应基础上建立的，是自适应的完善。

5.智能化轧制技术？答：它避开了过去那种对轧制过程深层规律无止境的探求，转而模拟人脑来处理那些实实在在发生了的事情，它不是从基本原理出发，而是以事实和数据作根据，来实现对过程的优化控制。

○6.开环控制系统的特点?控制思路?优点？缺点？答：特点是系统的输出量不参与控制作用；控制思路是根据给定量（目标值）来控制优点：稳定性好缺点：准确性差7.前馈控制系统的控制思路？答：根据目标值和干扰量来控制○8.闭环控制系统的特点？控制思路？优点？缺点？答：特点是系统的输出量参与控制作用思路是检测偏差再纠正偏差。

优点：准确性好、快速性好缺点：稳定性差9.动态性能和静态性能指标？答：1）稳定性：超调量；衰减比：2）准确性：稳态误差(静差)(余差)：±3%或±5%3）快速性：调节时间；10.计算机模拟量输入通道的主要组成及作用？a)传感器：将非电量转换成与之有确定对应关系电量的装置。

b)放大器：电阻、二极管、晶体管组成的集成电路。

c)滤波器：消除干扰信号d) A/D转换器：用于模数转换e)采样保持器f)接口：消除干扰信号，完成数据格式转换11.计算机控制系统典型结构的信号流程？答：模拟信号、离散模拟信号、数字信号、数字信号、量量化模拟信号12.计算机控制系统的基本类型?○答：数据采集系统（采集或检测数据）、操作指导控制系统（用来指导）、直接数字控制系统（控制生产过程）、监督计算机控制系统（监督或提供目标值）、多级控制系统（管理）、分散控制系统（实型大型复杂工程系统的最优控制）13.上海宝钢2050热连轧计算机控制系统的结构体系方面特点及其优势？答：结构体系：“负荷分担”和“集散型”结构体系。

冷轧过程自动化中数学模型的应用冷轧过程自动化是当今冷轧工业中的主流，而在冷轧过程自动化
中使用的数学模型是冷轧工艺的关键，它不仅能够正确描述冷轧过程
的物理场景，而且还能够有效地评估冷轧物料和工艺参数对冷轧结果
的影响。

在冷轧过程自动化中，数学模型可以用来描述准确的卷取和
冷轧工艺形貌，并可用来识别冷轧结果中的异常，并及时采取措施以
提高冷轧质量。

在冷轧过程中，要编制适宜的数学模型必须对冷轧产生的物理场
景有清楚的认识，包括解决冷轧过程中的计算流体动力学、回弹理论、挤压动力学以及高速切削的动力学问题。

基于这些物理场景，可以构
建分析模型，以估算准确的厚度和平坦度。

此外，也可以建立数学模型，以约束冷轧积屑问题，以改进线性地质结构，以减少冷轧质量问题。

在冷轧过程自动化中，传统的解决方案基于反复改进的尝试以及
基于实践的分析的经验收集来计算参数。

但是，这种方法产生的积屑
会增加结构损伤，而且这种方法也不能有效识别冷轧结构中的失衡。

因此，在冷轧过程自动化中，可以采用详细的数学模型，精确地描述冷轧过程物理场景，并有效识别和控制冷轧质量问题。

此外，数学模型还可以帮助估算工艺参数的最优值，从而优化冷轧过程自动化。

总之，数学模型是冷轧过程自动化的关键，它可以帮助冷轧工程师准确地描述和模拟冷轧过程，精准地识别和控制冷轧质量问题，并可以优化冷轧参数，从而提高冷轧质量。

从而，不仅能够大大提高冷轧效率，还可以更好地满足消费者的质量要求。

板带钢轧制过程精确建模与智能优化板带钢是一种广泛应用于建筑、汽车、机械制造等领域的重要材料。

为了提高板带钢的质量和生产效率，精确建模和智能优化是非常关键的。

首先，我们来介绍板带钢的轧制过程。

板带钢的轧制是通过不断减小钢坯的截面尺寸，使其变成所需厚度的板带。

这个过程包括多个步骤，如预热、粗轧、中轧、精轧等。

在每个步骤中，通过控制轧制力、冷却水温度和速度等参数来调整钢坯的形态和性质。

为了精确建模板带钢的轧制过程，我们可以利用数值模拟方法。

这种方法基于对物理过程的数学描述，通过求解偏微分方程组来预测钢坯的形变、温度分布等关键参数。

与实际轧制过程相结合，我们可以精确预测板带钢的性能指标，如厚度均匀性、抗拉强度和韧性等。

而智能优化则可以进一步提高板带钢的质量和生产效率。

智能优化基于进化算法、遗传算法和模拟退火等方法，通过不断优化轧制参数，以达到最佳性能和成材率。

例如，我们可以利用智能优化算法来确定最佳轧制力和温度分布，以减小板带钢的厚度误差和表面质量缺陷。

此外，智能优化还可以帮助优化轧制速度和回火工艺，以提高板带钢的强度和硬度。

在实际应用中，精确建模和智能优化可以相互结合，形成一个闭环系统。

通过不断收集实时数据，我们可以对现有的模型进行修正和改进，以进一步提高预测精度。

同时，智能优化算法可以根据实际生产环境和要求进行调整，以实现最佳的生产效益。

综上所述，精确建模和智能优化是板带钢轧制过程中不可或缺的工具。

通过精确建模，我们可以预测板带钢的性能指标，并为后续的智能优化提供数据支持；而智能优化则可以提高板带钢的质量和生产效率。

这种综合应用将为板带钢行业带来巨大的进步，推动行业的可持续发展。