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神经网络在烘干炉内带材垂度控制中的应用

2011-11-11刘渭苗谭玉双

重型机械 2011年5期
关键词:信号

刘渭苗,李 剑,谭玉双

(1.中国重型机械研究院有限公司,陕西 西安 710032;2.河北钢铁集团石钢公司,河北 石家庄 050031)

1 前言

彩涂生产线工艺要求绝缘涂料需要涂得均匀、没有划伤、黏结牢固。因此,在干燥时带钢在干燥炉内不能碰到任何其他物体,带钢要按照预定的悬浮状态要求向前连续、高速地均匀运动,从而完成成品的后续卷取工序。要完成上述工艺要求,带钢的垂度控制必不可少。即钢带无论怎样改变其张力和运动速度,其在炉膛内的垂度必须受控,否则涂料被蹭伤,将严重影响产品质量[1]。利用神经网络对垂度控制系统进行预控,采集大量带材张力值、运动速度值和垂度反馈值对网络进行训练,然后把训练好的网络作为预控制器加入控制系统中去,预控制器输出值作为垂度目标值的叠加量,来实现垂度系统的预控制。

2 控制原理

由于烘干炉内高温和干燥的环境,导致检测元件无法在最低点处直接测量板带材的垂度值。考虑把检测元件放在烘干炉入口或者出口的某个位置上,然后通过计算公式把检测的垂度值转换成需要控制的最低点的垂度值。如图1所示,控制C点的垂度,可以通过控制A、B两点的张力差来实现。为研究方便,假定A点固定,则控制B点张力,来实现对C点垂度的控制。板带的外部负荷是沿着长度均匀分布的,表示板带机械荷载最常用的方式是“比载”,即把板带荷载归算到单位长度和单位截面积的数值,如图2所示。

式中,R为板带自重比载;M为每千米长板带的质量,kg;W为板带宽度,mm;H为板带厚度,mm。……

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