【摘 要】
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文章在板形控制影响矩阵理论框架的基础上,通过确定板形调控机构的关键影响因素,建立不同板带材质、不司道次的影响矩阵先验值表.在板形闭环控制过程中,影响矩阵先验值表利用
【机 构】
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燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心,燕山大学信息科学与工程学院
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文章在板形控制影响矩阵理论框架的基础上,通过确定板形调控机构的关键影响因素,建立不同板带材质、不司道次的影响矩阵先验值表.在板形闭环控制过程中,影响矩阵先验值表利用实测板形数据以自学习的方式不断地改善自身品质,使其与板形调控机构的实际调控效能更加接近.由于自学习过程是在各种调控机构调控性能影响因素实际耦合作用的情况下进行的,从某种意义上讲,在求解影响矩阵时,该方法较智能方法考虑的因素更加全面,为提高板形控制精度奠定了一定的基础.此外,影响矩阵的计算及影响矩阵的自学习均采用简单的数学算法实现,计算速度快,实时性能好.仿真研究表明,该方法具有控制精度高、稳定性好、适应能力强等特点,适合在线应用,而且便于实施.
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