文档介绍：第期卷有色冶金设计与研究笠
月
基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制
黄江平,林文钊,吴昊,朱志高
华东交通大学屯气与电子工程学院,江西南昌
摘要冷轧板形控制系统是一个强耦合、非线性的多变量复杂系统,难以建立精确的数学模型,一般

,可实现实时控制,并利用编程,仿真结果显示了算法的
有效性和时效性.
关键词板形控制;遗传算法;神经网络优化;模糊控制
中图分类号:. 文献标识码: 文章:———

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板形板厚是冷轧板带重要的质量指标。经过多研究建立了基于动态神经网络的自组织模糊控
年的研究,板带厚度自动控制技术已经能够将制模型。文献『建立以板厚板形为目标函数,应用智
纵向厚差控制在~ 范围内,对冷轧产品而能化的优化方法一免疫遗传算法对冷连轧机
言,其精度满足用户要求。而影响冷轧产品质量的主要轧制参数进行优化。文献】提出一种基于模糊神经
因素是其板形凸度,这是因为板形控制技术的网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控
落后,且来料情况、轧制条件等因素变化,对于这样制。该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满
一个极其复杂的实时控制系统,实现板形的精确建模意的板形板厚控制精度。本文拟结合遗传算法与神
和控制十分困难【。目前采用智能控制方法与现代经网络结合建模的优势,依据现场的轧制数据,应用
控制的相互结合,如自适应的模糊神经网络控制、专自适应竞争遗传算法优化神经网络对其进行建模,
家系统的最优控制等都能取得良好的控制效果。这采用模糊控制,以实现实时智能控制。
样既克服了建立精确模型的困难,又增加了系统设
计的灵活性,提高了控制精度和系统的鲁棒性卅。冷轧生产工艺流程
针对板形板厚综合调节系统的复杂性及其数学
模型难以建立的特点,文献『提出基于神经模糊智冷轧带钢经酸洗出口纠偏辊纠偏后,被送到人
能建模方法的四辊冷轧机板形板厚综合调节方案, 口张力辊组,调整张力的大小,然后继续送料。带钢
收稿日期:—
基金项目:华东交通大学校立科研基金资助项目编号:。
作者简介:黄江平—,男,副教授,主要研究方向为现场总线控制技术、人工智能及优化控制。
第—期基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制..
在经过双纠偏辊、测张辊和带钢对中装置后进入一建立板形控制模型,图为确定遗传算法个体变量
号轧机,开始进入轧制阶段。按照轧制规程设定初始取值范围的神经网络性能图,图为自适应竞争
辊缝、压下率等,使带材厚度和板形在控制精度范围遗传操作各代最大适应度变化及平均适应度变化曲
内,最后卷取机卷取带材为钢卷,当满卷线,图为经自适应竞争遗传操作优化后神经网
时,用飞剪将带材剪断。卷取机两卷筒交替络性能图。
工作,将连续的带钢以钢卷的形式进入后处理,工艺
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流程如图所示。
图冷轧生产工艺流程
自适应竞争遗传算法优化神经网络
建立板形综合控制模型图确定遗传算法个体变量取值范围的神经网络性能
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