神经网络自适应解耦控制提升热轧活套系统性能

本文主要探讨了活套高度和张力系统在热轧过程中的神经网络自适应解耦控制方法。首先，作者基于实际热轧现场的数据，对活套系统的工作点附近进行了深入的动态耦合过程分析，这是控制策略设计的基础。通过动态数学建模，他们将系统的复杂行为转化为可以处理的数学模型，这有助于理解和控制系统的动态特性。 提出的控制策略是结合了BP（Backpropagation）和RBF（Radial Basis Function）神经网络的自适应控制策略。BP网络负责学习和优化控制参数，而RBF网络则以其良好的泛化能力和非线性映射能力，帮助削弱系统间的相互影响，实现有效的解耦控制。这种自适应性使得控制器能够根据实时工况调整，提高控制精度和响应速度。 作者证明了通过这种设计的控制器，闭环系统的渐近稳定性得以保障。渐近稳定性意味着系统能够在面对外部扰动时，逐步趋向于一个预定的稳定状态，这对于保证热轧过程的稳定性和生产效率至关重要。 最终，通过仿真结果验证了该算法的有效性。结果显示，采用神经网络自适应解耦控制的活套控制系统，相较于传统的控制方法，能够显著提升控制性能，实现更精确的活套高度和张力管理，从而降低生产过程中的波动，提高产品质量和生产效率。 本文是一项重要的研究成果，对于改善热轧生产线的控制策略，特别是活套系统的动态性能优化具有很高的实践价值。它展示了神经网络技术在复杂工业系统中的应用潜力，也为其他类似工业过程的控制问题提供了新的解决方案。