[发明专利]一种冷轧带钢板形预测控制方法

摘要

本发明提供一种冷轧带钢板形预测控制方法，包括以下步骤：对于同一规格的冷轧带钢，建立对应的板形预测控制模糊推理模型；结合轧制力变化对带钢板形的影响特性设定板形预测控制模糊推理模型中各参数的模糊隶属函数；利用Takagi-Sugeno模糊模型建模规则建立板形模糊预测控制模型；选择对应的板形模糊预测控制模型来进行工作辊弯辊装置的在线调节。本发明使用模糊建模方法建立轧制力变化量、轧机前张力变化量、轧机后张力变化量与工作辊弯辊装置在线调节量之间的动态关系，克服了由于轧机本体与板形仪之间存在传输时滞对冷轧带钢出口板形控制产生的不利影响，有效消除冷轧带钢产品存在的中浪和边浪两种常见板形缺陷。

主权项

一种冷轧带钢板形预测控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：1）对于同一规格的冷轧带钢，建立对应的板形预测控制模糊推理模型：IFΔF is FP and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2P and，THEN U=U1；IFΔF is FP and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U2；IFΔF is FP and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2N and，THEN U=U3；IFΔF is FP and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2P and，THEN U=U4；IFΔF is FP and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U5；IFΔF is FP and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2N and，THEN U=U6；IFΔF is FP and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2P and，THEN U=U7；IFΔF is FP and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U8；IFΔF is FP and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2N and，THEN U=U9；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2P and，THEN U=U10；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U11；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2N and，THEN U=U12；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2P and，THEN U=U12；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U14；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2N and，THEN U=U15；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2P and，THEN U=U16；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U17；IFΔF is FZ and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2N and，THEN U=U18；IFΔF is FN and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2P and，THEN U=U19；IFΔF is FN and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U20；IFΔF is FN and IFΔT1is T1P and IFΔT2is T2N and，THEN U=U21；IFΔF is FN and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2P and，THEN U=U22；IFΔF is FN and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U23；IFΔF is FN and IFΔT1is T1Z and IFΔT2is T2N and，THEN U=U24；IFΔF is FN and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2P and，THEN U=U25；IFΔF is FN and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2Z and，THEN U=U26；IFΔF is FN and IFΔT1is T1N and IFΔT2is T2N and，THEN U=U27；其中，ΔF为当前控制周期的轧制力实测值与上一控制周期的轧制力实测值之差，FP、 FZ、FN分别为描述一阶板形偏差为正、零、负的模糊数；ΔT1为当前控制周期的轧机前张力实测值与上一控制周期的轧机前张力实测值之差，T1P、T1Z、T1N分别为描述二阶板形偏差为正、零、负的模糊数；ΔT2为当前控制周期的轧机后张力实测值与上一控制周期的轧机后张力实测值之差，T2P、T2Z、T2N分别为描述四阶板形偏差为正、零、负的模糊数；U为在工作辊弯辊装置的在线调节量；Uj为在第j条模糊规则下工作辊弯辊装置在线调节量参考值，由人工操作经验知识中获得，j=1，2，…，27；2）结合轧制力变化对带钢板形的影响特性设定关于ΔF的如下模糊隶属函数：ΔF关于FP的模糊隶属函数： f FP ( ΔF ) = 1 , ΔF > α 1 α ΔF , 0 ≤ ΔF ≤ α 0 , ΔF < 0 , 这里，α为ΔF为正的阈值，在步骤1）所述板形预测控制模糊推理控制模型中认为ΔF大于α时为正，ΔF小于‑α时为负，下同；ΔF关于FZ的模糊隶属函数： f FZ ( ΔF ) = 0 , ΔF > α 1 - 1 α ΔF , 0 ≤ ΔF ≤ α 1 + 1 α ΔF , - α ≤ ΔF < 0 0 , ΔF < - α , ΔF关于FN的模糊隶属函数： F FN ( ΔF ) = 0 , ΔF > 0 - 1 α ΔF , - α ≤ ΔF ≤ 0 1 , ΔF < - α ; 3）结合轧机前张力变化对带钢板形的影响特性设定关于ΔT1的如下模糊隶属函数：ΔT1关于T1P的模糊隶属函数： f T 1 P ( ΔT 1 ) = 1 , ΔT 1 > β 1 β ΔT 1 , 0 ≤ ΔT 1 ≤ β 0 , ΔT 1 < 0 , 这里，β为ΔT1为正的阈值，在步骤1）所述板形预测控制模糊推理控制模型中认为Δ T1大于β时为正，ΔT1小于‑β时为负，下同；ΔT1关于T1Z的模糊隶属函数： f T 1 Z ( ΔT 1 ) = 0 , ΔT 1 > β 1 - 1 β ΔT 1,0 ≤ ΔT 1 ≤ β 1 + 1 β ΔT 1 , - β ≤ ΔT 1 < 0 0 , ΔT 1 < - β , ΔT1关于T1N的模糊隶属函数： f T 1 N ( ΔT 1 ) = 0 , ΔT 1 > 0 - 1 β ΔT 1 , - β ≤ ΔT 1 ≤ 0 1 , ΔT 1 < - β ; 4）结合轧机后张力变化对带钢板形的影响特性设定关于ΔT2的如下模糊隶属函数：ΔT2关于T2P的模糊隶属函数 f T 2 P ( ΔT 2 ) = 1 , ΔT 2 > γ 1 γ ΔT 2,0 ≤ ΔT 2 ≤ γ 0 , ΔT 2 < 0 , 这里，γ为ΔT2为正的阈值，在步骤(1)所述板形预测控制模糊推理控制模型中认为ΔT2大于γ时为正，ΔT2小于‑γ时为负，下同；ΔT2关于T2Z的模糊隶属函数： f T 2 Z ( ΔT 2 ) = 0 , ΔT 2 > γ 1 - 1 γ ΔT 2,0 ≤ ΔT 2 ≤ γ 1 + 1 γ ΔT 2 , - γ ≤ ΔT 2 < 0 0 , ΔT 2 < - γ , ΔT2关于T2N的模糊隶属函数： f T 2 P ( ΔT 2 ) = 0 , ΔT 2 > 0 - 1 γ ΔT 2 , - γ ≤ ΔT 2 ≤ 0 1 , ΔT 2 < - γ ; 5）利用Takagi‑Sugeno模糊模型建模规则建立如下板形模糊预测控制模型： U = Σ j = 1 27 h j × U j , 其中hi为板形模糊预测控制模型的第i个模糊隶属度，且：h1=fFP(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h2=fFP(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h3=fFP(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h4=fFP(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h5=fFP(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h6=fFP(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h7=fFP(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h8=fFP(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h9=fFP(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h10=fFZ(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h11=fFZ(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h12=fFZ(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h13=fFZ(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h14=fFZ(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h15=fFZ(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h16=fFZ(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h17=fFZ(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h18=fFZ(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h19=fFN(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h20=fFN(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h21=fFN(ΔF)×fT1P(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h22=fFN(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h23=fFN(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h24=fFN(ΔF)×fT1Z(ΔT1)×fT2N(ΔT2)，h25=fFN(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2P(ΔT2)，h26=fFN(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2Z(ΔT2)，h27=fFN(ΔF)×fT1N(ΔT1)×fT2N(ΔT2)；6）对于确定规格的冷轧带钢，选择对应的板形模糊预测控制模型来进行工作辊弯辊装置的在线调节。