立式活套张力控制研究：神经网络与自适应PID

"冷轧立式活套张力建模与控制研究" 在现代钢铁工业的冷轧生产线上，活套设备扮演着至关重要的角色。它不仅确保了在头部焊接、尾部剪切以及更换光整机滚轮等过程中工艺段的连续运行，还通过其张力分区功能影响相邻区域的张力控制和带钢纠偏装置的效能。立式活套，特别是出口活套，因其位置控制和张力控制的复杂性，成为全线上最复杂的关键系统，其控制性能直接影响整条生产线的总体控制性能。 本文聚焦于鞍钢莆田冷轧镀锌线的出口立式活套，深入研究活套的位置、速度和张力控制之间的相互作用。利用神经网络技术构建了活套的张力控制模型，并通过仿真验证了模型的准确性。研究发现，尽管传统的PID控制器可以基本满足现场的工艺需求，但在面对像立式活套这样高度耦合、非线性的控制对象时，其控制精度难以达到理想水平。 为解决这一问题，论文提出了使用单神经元自适应PID控制器替代常规PID控制器，以提升活套张力控制的性能。对已经建立的出口活套张力模型进行仿真实验，评估了单神经元自适应PID控制器的控制性能和鲁棒性。结果显示，该控制器具有更快的响应速度、更小的超调量以及更优的稳态性能，能更好地适应被控对象的特性变化。 借助MATLAB中的S函数和Simulink工具，对活套系统的张力模型进行了仿真实验。对比常规PID控制和单神经元自适应PID控制的仿真结果，进一步证实了后者的优越性。这种自适应控制器通过在线调整参数，提高了活套系统的控制精度，增强了快速性和稳定性，从而优化了整条生产线的控制指标，有助于提升产品质量和生产线的持续运行时间，具备显著的理论价值和实际应用价值。 关键词：立式活套；张力控制；神经网络；单神经元自适应PID控制器；Researchonmodelingandcontrolsystemforverticallooperofstripcoltdandemmill