五机架冷连轧机厚度控制系统的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·项目研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·厚度控制系统的分类 | 第12-14页 |
| ·国内外板厚控制技术发展及现状 | 第14-17页 |
| ·人工智能在轧制领域的应用 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容及所做的主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 冷连轧厚度控制系统 | 第20-34页 |
| ·AG-C工作原理 | 第20-25页 |
| ·轧机弹跳方程 | 第20-21页 |
| ·轧件塑性曲线与F-h图 | 第21-22页 |
| ·厚度波动原因 | 第22-23页 |
| ·消除厚差方法 | 第23-25页 |
| ·AGC系统组成 | 第25-32页 |
| ·冷连轧AGC | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 五机架冷连轧厚度系统建模 | 第34-44页 |
| ·首钢迁钢冷连轧机的主要技术规范 | 第34-36页 |
| ·冷连轧静态分析 | 第36-39页 |
| ·静态模型基本方程 | 第36-37页 |
| ·基本方程的微量变化方程 | 第37-38页 |
| ·冷轧影响系数法及稳态特性 | 第38-39页 |
| ·五机架冷连轧动态模型 | 第39-42页 |
| ·变形区及机架间冷轧动态模型 | 第39-40页 |
| ·执行机构数学模型 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于神经网络自调整控制算法研究 | 第44-52页 |
| ·神经网络概述 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络在冷连轧AGC系统中的应用 | 第46-50页 |
| ·厚度反馈AGC系统中的滞后问题 | 第46-48页 |
| ·基于BP神经网络整定的积分控制 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 仿真实验及运行结果分析 | 第52-66页 |
| ·五机架冷连轧动态模型的仿真分析 | 第52-58页 |
| ·轧制规程与设定计算 | 第52页 |
| ·五机架冷连轧动态模型的仿真分析 | 第52-56页 |
| ·五机架冷连轧AGC系统的仿真研究 | 第56-58页 |
| ·基于BP神经网络整定的积分控制系统仿真分析 | 第58-59页 |
| ·系统实际曲线 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 结论及展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
