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二次冷轧轧机液压推上系统消振的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景第10页
    1.2 轧机振动问题的发展综述第10-12页
        1.2.1 轧制过程中振动问题的研究第10-11页
        1.2.2 轧制过程中常见的振动故障原因分析第11-12页
    1.3 国内外发展现状第12-15页
        1.3.1 国外发展现状第13-14页
        1.3.2 国内发展现状第14-15页
    1.4 本文研究内容第15-17页
第2章 数学模型的建立第17-34页
    2.1 某钢厂 1220 DCR轧机简介第17-18页
    2.2 系统元件的数学模型第18-32页
        2.2.1 控制器第18页
        2.2.2 电液伺服阀第18-20页
        2.2.3 液压缸连续方程第20-21页
        2.2.4 轧机负载方程第21-23页
        2.2.5 轧制力模型第23-26页
        2.2.6 传感器第26-27页
        2.2.7 液压伺服放大器模型第27页
        2.2.8 蓄能器模型第27-28页
        2.2.9 液压泵模型第28-29页
        2.2.10 液压管道模型第29-30页
        2.2.11 摩擦力模型第30-31页
        2.2.12 压力补偿模型第31-32页
    2.3 轧机整体模型第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第3章 模型的整体分析与振动诱因第34-43页
    3.1 轧机轧制工况第34-35页
    3.2 轧机的静态刚度第35-37页
    3.3 轧机低频振动的仿真第37-38页
    3.4 油柱高度、板带刚度对系统振动的影响第38-40页
    3.5 轧机振动的诱因第40页
    3.6 蓄能器对系统振动的影响第40-42页
    3.7 本章小结第42-43页
第4章 推上系统消振对策的研究第43-61页
    4.1 联合仿真第43页
    4.2 联合仿真环境的设置第43-44页
    4.3 模糊PID控制第44-48页
        4.3.1 模糊PID简介第44-45页
        4.3.2 模糊PID基本原理第45-48页
    4.4 神经网络第48-57页
        4.4.1 神经网络简介第48页
        4.4.2 神经网络工作过程第48-49页
        4.4.3 反向传递子过程第49-51页
        4.4.4 离线神经网络的设计第51-53页
        4.4.5 在线神经网络的设计第53-57页
    4.5 主动抑制系统第57-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第5章 实验与仿真曲线的对比与分析第61-76页
    5.1 AGC系统简介第61-65页
    5.2 现场数据的提取第65-66页
    5.3 仿真曲线与现场曲线对比第66-70页
    5.4 燕山大学650轧机实验与仿真的对比第70-75页
        5.4.1 空压靠实验曲线与仿真模型的对比第70-71页
        5.4.2 正弦激励信号的实验与仿真曲线的对比第71-73页
        5.4.3 方波激励信号实验与仿真曲线的对比第73-75页
    5.5 本章小结第75-76页
结论第76-77页
参考文献第77-80页
附录第80-84页
致谢第84页

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