| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 平整工艺概述 | 第12页 |
| 1.3 研究历史、现状和发展 | 第12-18页 |
| 1.3.1 国内外平整机发展概况 | 第12-15页 |
| 1.3.2 轧制理论的发展 | 第15-16页 |
| 1.3.3 冷轧及平整轧制力模型的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 第2章 单机架平整机控制系统及其工艺分析 | 第19-35页 |
| 2.1 单机架平整机概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 单机架平整机设备与特点 | 第19-21页 |
| 2.1.2 平整机自动化网络概述 | 第21页 |
| 2.2 延伸率控制的基本原理 | 第21-26页 |
| 2.2.1 延伸率的定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 延伸率的测量 | 第23-25页 |
| 2.2.3 延伸率影响因素及控制思想 | 第25-26页 |
| 2.3 延伸率控制方法分析 | 第26-29页 |
| 2.3.1 调节前后S辊的速度 | 第26-27页 |
| 2.3.2 调节带钢张力 | 第27-28页 |
| 2.3.3 调节轧制压力 | 第28页 |
| 2.3.4 三种延伸率控制方式实际使用情况 | 第28-29页 |
| 2.4 单机架平整机控制系统分析 | 第29-32页 |
| 2.4.1 延伸率控制的基本模式 | 第29-30页 |
| 2.4.2 单机架平整机的轧制力控制模式 | 第30-32页 |
| 2.5 平整机延伸率控制系统主要问题分析 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于RBF神经网络的轧制力预报模型研究 | 第35-57页 |
| 3.1 轧制力模型在轧制过程中的作用 | 第35-36页 |
| 3.2 某平整机控制系统轧制力预设定方式 | 第36-37页 |
| 3.3 冷轧带钢的轧制压力模型 | 第37-45页 |
| 3.3.1 冷轧轧制压力的工程计算公式 | 第37-40页 |
| 3.3.2 Orowan单位压力微分方程 | 第40-41页 |
| 3.3.3 适用于平整轧制的Bland-Ford-Hill轧制力模型 | 第41-45页 |
| 3.4 轧制力模型的自适应修正 | 第45-47页 |
| 3.4.1 轧制力自适应修正算法分析 | 第45-46页 |
| 3.4.2 轧制力自适应修正过程 | 第46-47页 |
| 3.5 基于RBF神经网络的平整轧制力综合模型 | 第47-54页 |
| 3.5.1 神经网络概述 | 第47-49页 |
| 3.5.2 平整轧制力的综合神经网络模型 | 第49-50页 |
| 3.5.3 RBF神经网络 | 第50-52页 |
| 3.5.4 样本数据的选取及标准化处理 | 第52-53页 |
| 3.5.5 RBF神经网络对平整轧制力数学模型的修正 | 第53-54页 |
| 3.6 计算值与实际值的比较 | 第54-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于DMC优化的平整机延伸率控制系统的研究 | 第57-79页 |
| 4.1 平整机延伸率控制系统的设计 | 第57-62页 |
| 4.2 预测控制简介 | 第62-63页 |
| 4.3 动态矩阵预测控制的原理和算法 | 第63-70页 |
| 4.3.1 预测模型 | 第63-66页 |
| 4.3.2 滚动优化 | 第66-67页 |
| 4.3.3 反馈校正 | 第67-68页 |
| 4.3.4 控制参数的设计 | 第68-70页 |
| 4.4 基于DMC优化的延伸率控制系统的设计 | 第70-75页 |
| 4.5 仿真研究 | 第75-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
