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连铸板坯表面温度控制器的设计
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连铸板坯表面温度控制器的设计
【摘要】：以某钢厂引进的连铸板坯二冷动态控制系统为研究对象,提出了基于改进粒子群BP算法的板坯二冷区表面温度神经网络控制器。以实际生产现场的设备、工艺参数为基础进行了仿真研究,结果表明表面温度神经网络控制器的输出结果与实际生产参数的误差小于2%,研究结果对引进的同类连铸板坯二冷控制系统的升级改造具有指导意义。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TF777【正文快照】：
依据板坯连铸过程传热偏微分方程的目标表面温度动态控制技术是目前钢铁企业中较先进的二冷控制技术,上世纪90年代末,武钢、鞍钢等国内至少十几家钢厂从国外某著名企业成套引进了使用此技术的板坯连铸生产线;但极少购买价格昂贵的核心程序。随着年产量的提高和开发市场需求新
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基于神经网络的连铸坯温度优化控制研究
连铸坯感应加热是近年来钢铁行业连铸直轧技术发展的新动向，铸坯经结晶器成型切割之后，在其温度尚未大幅度下降之前，采用电磁感应加热方式加热铸坯，使其整体温度均匀。当铸坯温度达到轧制温度之后，进行轧制。电磁感应加热技术能够有效节能降耗，减少污染，随时启动，在线加热，在重视节能减排的今天正受到钢铁生产企业的青睐。　　本文将根据感应加热原理，在考虑钢坯运动的情况下，对钢坯进行受热分析，并根据现场采集的大量实际数据，训练建立钢坯温度预测的神经网络模型。在该模型基础上，采用随机搜索的方法调整电压控制曲线，使钢坯加热后的温度达到目标值，实现热连轧生产线感应加热过程的温度优化控制。论文主要研究内容概括如下：　　(1)连铸电磁感应加热机理的简化分析　　从实际建模需要出发，对感应加热问题进行了合理的简化，以麦克斯韦方程组为理论基础，在忽略位移电流及坯料运动对电磁场影响的情况下，分析钢坯升温的电磁加热机理，为建模提供理论根据。同时，推导铁芯线圈阻抗的简易测算法，并引入电功率密度概念。　　(2)建立BP神经网络温度预测模型　　感应加热过程是电磁——热耦合的过程，在加热过程中，钢坯的磁导率、电阻率以及涡流的分布情况都随着温度发生变化，所以感应加热是一个时变、滞后、非线性的复杂过程，需要适当简化处理其过程。从实际采集数据出发，分析并抽取有效数据，建立基于BP神经网络的温度预测模型，包括两种建模思路，分别是电参数温度预测模型和电功率温度预测模型，对比这两种模型的预测效果，电功率模型训练及预测更为精准，有助于钢坯温度的优化控制。　　(3)优化电压控制曲线　　两个感应器以并联的方式工作，中频电源输出电压同时作用在两个感应器上，调整某一时刻的电压控制曲线，会同时影响两个感应器的功率，这样在两个感应器里的两段钢坯的温度都会受到影响，耦合作用明显。基于电功率温度预测模型良好的预测效果，采取随机搜索的方法，分段优化电压控制曲线，有效控制钢坯加热后的温度。实际应用时，针对每个温度范围的样本建立电压控制曲线数据库，实现钢坯温度快速优化控制。
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万方数据电子出版社基于神经网络的连铸坯温度优化控制研究--《杭州电子科技大学》2013年硕士论文
基于神经网络的连铸坯温度优化控制研究
【摘要】：连铸坯感应加热是近年来钢铁行业连铸直轧技术发展的新动向，铸坯经结晶器成型切割之后，在其温度尚未大幅度下降之前，采用电磁感应加热方式加热铸坯，使其整体温度均匀。当铸坯温度达到轧制温度之后，进行轧制。电磁感应加热技术能够有效节能降耗，减少污染，随时启动，在线加热，在重视节能减排的今天正受到钢铁生产企业的青睐。
本文将根据感应加热原理，在考虑钢坯运动的情况下，对钢坯进行受热分析，并根据现场采集的大量实际数据，训练建立钢坯温度预测的神经网络模型。在该模型基础上，采用随机搜索的方法调整电压控制曲线，使钢坯加热后的温度达到目标值，实现热连轧生产线感应加热过程的温度优化控制。论文主要研究内容概括如下：
(1)连铸电磁感应加热机理的简化分析
从实际建模需要出发，对感应加热问题进行了合理的简化，以麦克斯韦方程组为理论基础，在忽略位移电流及坯料运动对电磁场影响的情况下，分析钢坯升温的电磁加热机理，为建模提供理论根据。同时，推导铁芯线圈阻抗的简易测算法，并引入电功率密度概念。
(2)建立BP神经网络温度预测模型
感应加热过程是电磁——热耦合的过程，在加热过程中，钢坯的磁导率、电阻率以及涡流的分布情况都随着温度发生变化，所以感应加热是一个时变、滞后、非线性的复杂过程，需要适当简化处理其过程。从实际采集数据出发，分析并抽取有效数据，建立基于BP神经网络的温度预测模型，包括两种建模思路，分别是电参数温度预测模型和电功率温度预测模型，对比这两种模型的预测效果，电功率模型训练及预测更为精准，有助于钢坯温度的优化控制。
(3)优化电压控制曲线
两个感应器以并联的方式工作，中频电源输出电压同时作用在两个感应器上，调整某一时刻的电压控制曲线，会同时影响两个感应器的功率，这样在两个感应器里的两段钢坯的温度都会受到影响，耦合作用明显。基于电功率温度预测模型良好的预测效果，采取随机搜索的方法，分段优化电压控制曲线，有效控制钢坯加热后的温度。实际应用时，针对每个温度范围的样本建立电压控制曲线数据库，实现钢坯温度快速优化控制。
【关键词】：
【学位授予单位】：杭州电子科技大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TG335.9;TP273【目录】：
摘要5-6ABSTRACT6-10第1章 绪论10-17 1.1 热连轧连铸坯感应加热概述10-11 1.2 国内外热连轧发展状况11-12 1.3 感应加热建模与控制研究现状12-14 1.4 选题背景意义14-15 1.5 本文研究主要内容15-16 1.6 本章小结16-17第2章 相关理论基础17-26 2.1 电磁感应加热原理17-18
2.1.1 集肤效应18
2.1.2 钢坯感应加热的物理过程18 2.2 神经网络技术简介18-23
2.2.1 神经网络的发展19
2.2.2 神经网络的主要特性19-20
2.2.3 人工神经网络理论基础20-21
2.2.4 神经网络的结构21
2.2.5 神经网络的学习方法21-22
2.2.6 误差反向传播（BP）神经网络22-23 2.3 相关计算公式推导23-25
2.3.1 铁芯线圈阻抗的简易测算法23-24
2.3.2 功率密度24-25 2.4 本章小结25-26第3章 数据预处理26-38 3.1 感应加热系统26-27 3.2 问题描述与假设27-28 3.3 数据采集28-30 3.4 数据预处理30-31
3.4.1 确定有效时间段30-31
3.4.2 数据清洗31 3.5 钢坯加热响应特性数据31-37
3.5.1 占空比计算31-34
3.5.2 输出电流的计算34-37 3.6 本章小结37-38第4章 基于 BP 神经网络的钢坯温度预测模型38-48 4.1 建模方法概述38-39 4.2 模型一 电参数模型39-43
4.2.1 输入输出变量39-40
4.2.2 电参数神经网络模型40-42
4.2.3 模型验证42-43 4.3 模型二 电功率模型43-46
4.3.1 阻抗计算43-44
4.3.2 功率密度44-45
4.3.3 电功率神经网络模型45-46
4.3.4 模型验证46 4.4 模型对比46-47 4.5 本章小结47-48第5章 基于 BP 神经网络温度预测模型的优化控制48-55 5.1 优化命题48 5.2 优化方法48-51 5.3 优化验证51-54 5.4 本章小结54-55第6章 总结与展望55-57 6.1 结论55 6.2 展望55-57致谢57-58参考文献58-61附录61
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