【摘 要】
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该文基于宝钢2030冷轧板形控制的现状,针对冷轧板形控制的特点、存在的问题和在冷轧生产中的重要地位,开展了对冷轧板形缺陷识别和控制的研究.同时本文结合宝钢DSR板形技术的
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该文基于宝钢2030冷轧板形控制的现状,针对冷轧板形控制的特点、存在的问题和在冷轧生产中的重要地位,开展了对冷轧板形缺陷识别和控制的研究.同时本文结合宝钢DSR板形技术的工业实验,对DSR板形技术进行了全面、深入的研究.本文的主要工作和创新之处包括:1.在研究冷轧板形控制过程和基本理论的基础上,对宝钢2030冷轧板形控制系统的组成做了介绍,同时给出了板形目标曲线设定算法及精细冷却控制的优化算法.以CVC板形控制系统为例,介绍了板形控制原理及相关模型.2.对基于多项式最小二乘拟合法的板形缺陷的识别方法进行了深入分析,给出了它的基本原理和分析方法、板形缺陷识别的实现过程、实验验证和结果分析.本文对人工神经网络的基本原理和算法、基本结构和基本特征进行了详细的分析,论述了选用BP神经网络作为板形缺陷模式识别的理论依据,把基于BP人工神经网络进行板形缺陷的模式识别方法用于实际的板形控制.3.对CVC、DSR板形优化策略和数学模型进行了探索和推导,为此类基于目标函数的板形自动控制模型的进一步研究奠定了基础.4.本文对DSR辊系变形计算方法进行了深入研究,并在此基础上建立了DSR辊系有限元模型,取得了可靠的计算精度.5.分析了DSR的板形调控机理,全面研究了DSR轧机各板形控制机构的调控功效及控制特性.
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