一、热连轧过程控制计算机系统的管理维护及开发（论文文献综述）
王爱君[1]（2019）在《基于二级计算机系统建立无取向硅钢轧制模型的研究》文中认为随着计算机的发展及轧制自动化程度的提高,计算机控制系统在带钢热连轧生产线中发挥着越来越重要的作用。硅钢作为钢中的艺术品,对轧制精度要求极高,传统的计算机控制系统轧制模型并不能适应硅钢高精度轧制的生产要求,因此,开发设计精确的轧制模型显得尤为重要。本文以包钢CSP热连轧计算机控制系统为研究对象,针对原有轧制模型生产硅钢无法达到成品厚度要求精度的问题,以新品种硅钢50SW800为研究对象,开发了适应性较好的厚度精度控制轧制力模型与轧制力自学习模型,实际运行良好。主要工作及结论如下:通过分析大量硅钢轧制的重要工艺参数的变化规律,剔除温度、张力、摩擦力等影响参数,主要针对带钢的变形抗力进行研究,采用微单元的塑性变形方程式,进行硅钢变形抗力参数的计算,并利用在轧制时材料化学元素、变形率、温度、实际轧制压力、理论轧制压力等数据通过多元线性回归得出新的轧制压力修正系数,最终成功构建了轧制力模型,最终将该轧制力模型用于硅钢的轧制力设定预计算,首坯轧制偏差降低60%。通过构建自学习模型,并且添加带钢对已完成的同钢种、相近厚度、相近宽度的带钢的轧制工艺参数学习功能,使其自动适应现场设备产生的公差的情况且过滤各种干扰因素,提高产品的厚度控制精度,有效解决了原有系统自学习模型仅能实现短期自学习（仅学习上一块带钢的生产结果）和学习能力与范围不够,以及首坯或换规格时厚度无法命中等一系列问题,轧制偏差降低14%。本文所建立的硅钢轧制模型与长期自学习模型已成功应用于包钢薄板厂轧机过程控制计算机系统中,有效解决了硅钢厚度精度与轧制稳定性问题,为今后开发新钢种提供参考。
马更生[2]（2018）在《不锈钢带钢热连轧过程控制策略及热力耦合模型研究》文中指出厚度精度和宽度精度是不锈钢带钢最主要的尺寸质量指标。轧制力模型预报精度直接决定不锈钢带钢的厚度、宽度等尺寸精度。不锈钢带钢热轧时变形抗力大,在变形区内发生强烈的热力耦合作用,温度是轧制力模型预报精度的敏感性影响因素。温度和轧制力模型是控制系统的重要数学模型。本文以宝山特钢850mm和中金金属900mm不锈钢带钢热轧过程控制系统开发为研究背景,在过程控制系统结构设计和功能开发的基础上,制定了宽度控制策略,建立了热卷箱和轧区的温度场模型以及基于能量法的热力耦合模型,优化了温度和轧制力自学习方法,实现了不锈钢带钢关键指标的高精度控制,取得了良好的现场应用效果。本文的主要研究内容如下:（1）不锈钢带钢热轧过程控制系统开发。采用多进程技术对过程控制系统的结构进行了设计和开发,建立了过程控制系统与基础自动化系统及人机界面的数据通讯接口;针对数据在不同储存介质的读写速度和过程控制系统对数据实时性要求,对热连轧过程数据进行了分类管理;通过对轧线区域进行划分,制定带钢队列跟踪逻辑,实现了多带钢的同时轧制。对不锈钢热轧过程控制策略研究,建立了基于影响系数法的负荷分配在线优化算法。建立了一种高精度宽度自动控制策略,宽度偏差控制在3mm之内的宽度控制精度达到95.3%。（2）建立热卷箱温度场有限差分模型。推导了钢卷径向单元层等效导热系数和内芯辐射角系数的计算方法,确定了热卷箱工作的边界条件,并在计算过程中考虑开卷和卷取时边界条件的转化。进一步研究了各种工艺参数对中间坯温度的影响,对保温过程、头尾温差、角部及侧面中点温度变化进行了分析,研究了不同内径对温度分布的影响。（3）建立热轧带钢温度场模型。考虑到在线应用的计算速度和精度要求,采用了非等间隔网格划分方式,确定了热轧带钢的边界条件,给出了温度对不锈钢物性参数的影响规律,采用能量平衡法建立差分方程,对带钢在变形区宽度和厚度的温度分布进行预报,进一步分析了不同的物性参数和边界条件参数变化对温度分布的影响规律。（4）建立基于智能算法的温度学习策略。建立了温度和轧制力最小偏差的多目标函数,采用进化智能算法NSGA-Ⅱ求解得到了温度补偿系数,优化后,带钢头部的轧制力预报误差在3.1%以内。开发了基于案例推理的精轧出口带钢头部温度偏差智能预报系统,在处理换规格时,对于不锈钢201带钢温度命中率提高了 2.2%,对于不锈钢304带钢温度命中率提高了 1.8%。（5）建立基于能量法的热力耦合模型。对带钢热轧过程的轧制变形区分析,建立了满足运动许可条件的正弦速度场,采用GM屈服准则,得到总功率泛函,通过最小化总功率泛函得到热轧过程的力能参数,并进一步分析了摩擦因子和压下率对中性点的影响规律,分析了压下率、形状因子和摩擦因子对应力状态系数的影响规律,分析了压下率对塑性功、摩擦功和剪切功的影响规律。系统分析了轧制力预报偏差的原因,引入基于钢种变形抗力的抛物线偏差曲线、机架学习系数及设备状态影响系数对轧制力自学习算法进行了优化,换规格后首块钢96.5%的轧制力预报偏差由优化前的12%降低到优化后的8%之内。本文的研究针对热连轧不锈钢带钢的宽度和厚度控制,具有较强的实用性。研究成果已经成功应用于国内多条不锈钢热连轧生产线。根据现场生产实测数据分析了过程控制系统的在线实际使用效果,对轧制控制效果和轧制稳定性做出了统计。
李宁[3]（2018）在《国丰1450mm热轧带钢尺寸精度控制》文中研究指明随着物质需求的不断增加,人们对热轧钢板的质量也提出了更高的要求,其中满足钢板的外形几何尺寸是轧钢的首要目的,这其中就包含横向和纵向尺寸。由于板坯的厚度、宽度、温度的不均匀以及组织成分上的不稳定,因此轧机出口厚度、宽度与设定值常常有误差。要降低这种误差,就必须在轧钢机轧制期间对钢板的厚度和宽度进行调节。对于钢板的厚度而言,热轧厚度不均会影响冷轧厚度及板型,严重时可能轧废。对于钢板的宽度而言,宽度控制的好,不但能够增加总的成材率,还会降低下游用户的切边率,提高产量和效益,所以说对宽度的控制提升产品质量。现代热轧宽带轧机大都采用了自动化系统,其中包括厚度自动控制系统和宽度自动控制系统。本文以唐山国丰钢铁有限公司1450mm热连轧生产线为研究背景,基于过程控制对影响带钢宽度和厚度的因素进行分析研究,主要从板坯自身、设备以及二级控制等方面分别进行分析,并根据热轧工艺理论和轧制模型并结合现场生产经验给出了解决方案。影响厚度的主要原因有:粗轧中间坯尾部温度、热卷箱温降、规格切换跨度过大、化学成分超差、未换辊标定轧机、轧制新钢种等等。影响宽度的主要原因有:宽窄规格切换、板坯厚度变化、冷热板坯混轧、宽展小等等。从过程控制上来讲影响尺寸精度的原因主要包括两个方面:一是自学习系数偏差过大;二是物理模型的一些参数不能满足实际轧制的需求。
卜赫男[4]（2018）在《冷连轧过程数字模型与多目标优化策略研究》文中研究说明冷连轧带钢是以热轧带钢为原料,在常温下经冷连轧机轧制成材,以达到提高带钢表面光洁度和尺寸精度,并获得更好机械性能的目的。冷连轧过程控制系统是酸洗冷连轧联合机组计算机控制系统的重要组成部分,是保障冷轧带钢产量和质量的重要手段。本文以某1450mm六辊五机架全连续冷连轧机电气自动化系统升级改造项目为背景,对冷连轧过程控制及模型设定系统进行了深入研究。分析了原料带钢硬度波动对成品带钢厚度精度的影响,以硬度辨识为基础建立了厚度控制模型;深入研究了模型自适应过程,提出了轧制力模型和前滑模型协同自适应方法;针对薄规格带钢,提出了一种基于影响函数法的轧制规程多目标优化策略,以达到在充分发挥设备能力的同时提高带钢厚度精度的目的;通过辊系受力分析,建立弯辊力预设定目标函数,并采用多目标智能优化算法进行求解。在此基础上,开发了冷连轧过程控制系统并应用于工业生产,获得了良好的控制效果。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于目标函数的冷连轧轧制力模型和前滑模型的协同自适应算法。通过建立冷连轧带钢轧制力和前滑模型的协同自适应目标函数,并采用多种群协同进化算法进行求解,可以同时得到满足轧制力模型和前滑模型计算精度的自适应系数,显着提高轧制力和前滑模型的设定精度。（2）建立了基于硬度辨识的冷连轧厚度控制模型,提出了兼顾板形的厚度控制策略,解决了冷轧来料硬度波动对带钢厚度精度的重发性影响。采用改进的AGC后,带钢厚度精度明显提高,并可有效减小板形偏差。（3）提出了一种薄规格带钢轧制规程多目标优化算法,基于影响函数法建立板形目标函数,并建立了基于功率、张力和板形的综合多目标函数。采用禁忌搜索算法对多目标函数进行求解,并通过案例推理技术获得寻优过程的初始解,可大大提高计算效率、缩短计算时间。该轧制规程多目标算法可以在充分发挥设备能力的条件下改善产品的板形和质量。（4）基于辊缝凸度偏差建立了兼顾轧制力的弯辊力预设定多目标函数,并采用多目标智能优化算法进行求解,成功避免了计算过程中迭代不收敛的风险,保证了板形预设定系统的稳定运行及成品带钢的板形精度。（5）建立了冷连轧过程控制系统。介绍了过程控制系统的结构,以及基础自动化级和生产管理级的具体功能。根据实际需要开发了过程控制人机界面系统及报表管理系统,取得良好应用效果。（6）将本文的研究成果在现场进行工业应用,并根据实测数据对过程控制系统的控制效果进行分析。应用结果表明,该控制系统运行稳定,针对不同种类、不同规格的带钢均能达到良好的控制效果,产品尺寸精度远优于目标要求。
尹方辰[5]（2017）在《热连轧厚度—活套综合控制系统的协调优化策略研究》文中研究表明现代工业的发展对热轧带钢的控制精度提出了越来越高的要求,厚度和活套控制策略作为热连轧控制系统的核心一直是轧制自动化研究的热点。经过多年发展,热连轧自动化已经达到很高的水平,基于传统控制理论的厚度与活套控制效果已近极限,迫切需要引入先进控制理论和方法以实现控制性能的进一步提升。本文以某1700mm热连轧机组为研究对象,构建了热连轧系统状态空间表达式,并对轧制特性进行了研究分析。将滑模变结构控制、模型预测控制等先进控制策略引入到热连轧厚度与活套控制系统中,从而使热连轧控制具有更佳的控制效果。主要内容包括以下几个方面:（1）对热连轧计算机控制系统的主要功能及数据通讯方式做了具体的分析。研究了秒流量方程、张力方程等热连轧过程基本方程,并分析了适于在线应用的温降模型、轧制力模型等热连轧数学模型。采用多项式回归法,建立了适合实际工程应用的高次多项式轧机弹跳曲线与套量方程。（2）结合轧制过程基本方程,逐一推导了各机架用于轧制特性分析的增量模型,建立了状态空间表达式的系数矩阵,并利用状态空间分析法对轧制特性进行了研究。模拟了外扰量或调节量变化时,各机架间带钢出口厚度,机架间张力与活套角度变化的动态过程,并对该过程进行了深入地分析研究,获得了各外扰量和调节量对系统各输出值的影响规律。根据某热连轧生产线的实际生产数据,对传统厚度与活套系统的控制效果及其存在的局限性进行了研究与分析。（3）建立了液压辊缝控制系统（HGC）的理论模型并对其进行了降阶处理,通过系统辨识获得了 HGC系统的模型参数,并在此基础上建立了常规Smith预估监控自动厚度控制系统。将滑模变结构控制器（SMC）引入到Smith预估监控AGC系统中,以增强Smith预估监控AGC系统的鲁棒性。在SMC控制器的设计中以双幂次趋近律取代传统趋近律,有效地消弱了 SMC控制器带给监控AGC系统的抖振现象。研究结果表明,当模型参数匹配时,两种控制系统均取得了良好的控制效果;当模型参数失配时,基于SMC控制器的Smith预估监控AGC系统具有更强的鲁棒性。（4）通过对活套高度与带钢张力系统耦合过程的分析,建立了活套系统的多变量动态数学模型。将双输入双输出的活套系统分解为两个双输入单输出系统,采用动态矩阵控制策略（DMC）对活套高度与带钢张力控制系统分别设计控制器。通过选择合适的二次型性能指标函数,实现了对活套高度与带钢张力的协调优化控制。结果表明,DMC控制系统对被控对象的数学模型精度不敏感,当系统模型参数发生摄动或受到外界干扰时,活套系统仍具有良好的控制效果。（5）通过联立厚度与活套系统的状态方程,建立厚度-活套综合系统状态空间模型,提出了基于逆线性二次型理论（ILQ）的综合系统控制器的设计方法。根据综合系统期望的动态性能指标,选择合适的期望闭环极点,在系统中引入状态反馈实现期望的极点配置。为了应用方便,对特征向量的选取进行优化,改进ILQ理论算法。将改进的ILQ控制策略运用到了综合系统中,通过对厚度、张力与角度的协调优化控制,解决了传统控制方法将厚度与活套系统作为独立的子系统,不能协调处理系统间耦合的问题。（6）按照实际采样周期对厚度-活套综合系统进行离散化,获得综合系统的离散状态空间模型,并设计了基于增广状态空间的离散模型预测控制器（MPC）。通过对MPC控制器性能指标函数中加权矩阵的调节,协调优化带钢厚度、张力与活套角度的响应动态。将综合系统的实际输出值引入到MPC控制器的反馈校正环节,对预测输出值进行校正。并对性能指标函数进行滚动优化,以增强系统的鲁棒性。结果表明,当综合系统受到外界干扰时,ILQ与MPC控制器可对系统输出值进行协调优化控制,使得系统具有良好的抗干扰能力;当系统的模型参数发生摄动时,基于滚动优化及反馈校正控制策略设计的MPC控制器,对系统数学模型精度要求不高,系统的输出值平均波动量与模型匹配时相近,比ILQ与PI控制器具有更强的鲁棒性。
刘文仲[6]（2016）在《中国轧钢自动化现状及实现轧钢智能化的思考》文中指出中国引进了世界多家着名厂商的轧钢自动化系统和轧钢数学模型。在热连轧、冷轧、中厚板（宽厚板）生产线中,从国外引进的计算机系统仍然占据着主导地位。经过几十年的引进、消化、吸收,中国已有能力自主集成设计轧钢自动化系统。作者总结了中国轧钢自动化现状,得到了一些启示,并给出了关于轧钢行业实现智能制造的一些思考。
刘文仲[7]（2016）在《我国轧钢自动化的现状及实现轧钢智能化的思考》文中进行了进一步梳理我国引进了世界所有着名厂商的轧钢自动化系统;我国引进了世界所有着名厂商的轧钢数学模型;在热连轧、冷连轧、中厚板（宽厚板）生产线,从国外引进的计算机系统占据着主导地位。经过几十年的引进、消化、吸收,我国已有能力自主集成设计轧钢自动化系统。作者总结了我国轧钢自动化的现状,得到了一些启示,并给出了在轧钢行业完成自动化的基础之上,实现智能化的一些思考。
刘文仲[8]（2015）在《中国热轧控制计算机及其技术的引进和吸收》文中认为自1978年起,中国已引进了世界所有着名厂商的热轧过程控制计算机系统和数学模型。经过引进、消化、吸收、应用与创新,中国已有能力自主集成热轧过程控制计算机系统。作者总结了引进的概况,引进技术的消化、吸收、应用与创新以及自主集成设计的情况,并提出了几点认识与思考。
张辉,庄野[9]（2015）在《热连轧过程自动化级计算机系统开发设计》文中研究表明介绍了鞍钢集团朝阳钢铁有限公司1700热连轧生产线过程自动化级计算机系统开发应用的客户机/服务器结构,包括系统组成和控制功能设计。同时结合层流冷却模型设定时序、温度预报计算方法和控制方式等,介绍了数学模型在1700热连轧生产线的应用情况。该系统具有控制精度高、维护方便、开放性好等特点,投产后运行稳定,功能全部达到设计要求。
张宏凯[10]（2014）在《邯钢3500mm中厚板生产自动化系统改造》文中进行了进一步梳理随着中国经济的迅速发展,中国的钢铁自动化程度也发生了巨大的变化,轧钢技术自动化及工艺取得了长足的进步。一方面轧钢的工艺参数随着用户的不同需求做了较多的优化,另一方面用户需要更多的品种和更高的质量。因此,钢厂为了应对复杂的市场需求,不遗余力的对轧制设备及技术进行全方位的升级和改造,以便达到生产效益最大化的目的。邯钢中厚板生产线的自动化系统已经过时,已经不能非常高效的满足各个用户的不同需求,此次设计改造就是为了使其生产能够更高效率,高水准的完成。在改造中,总结生产线在各个生产阶段所存在的问题,并针对问题设计相应的改造,并引进一些新型的的设备,将有些硬件进行升级换代,改进相应的软件。通过对整个自动化系统的改造来提高设备的控制水平,使生产线的产量、质量达到更高的水平,对于降低能源消耗有重要的现实意义。本文针对河北邯钢3500mm中厚板的改造,对其进行了全方位的自动化大改造。在基础自动化L1部分,对轧制区和精整区的设备在升级的同时,尽大可能的将旧有的设备充分利用,使其各部分的控制功能更加容易操作和维修,并很好的完成了基础部分的控制任务,同时采用西门子公司的WinCC组态软件开发了简单实用的上位机监控系统,完成实时参数的显示,过程参数设定,动态曲线显示等功能。L2过程控制计算机系统的改造从加热炉区开始,经过轧机区、冷床区、剪切区、精整区中的线上设备,即从加热炉前上料辊道直至成品库收集装置,对整个宽厚板各分区生产线进行过程跟踪和控制。过程控制计算机选用了技术上先进成熟的设备,在硬件系统结构设计方面遵照通用、开放、速度快,可靠性高、便于升级和扩展的原则,以适应二期增加新项目的需要。同时为实现工艺过程优化控制,在各控制区的过程控制计算机上均选用了技术成熟的数学模型。
二、热连轧过程控制计算机系统的管理维护及开发（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、热连轧过程控制计算机系统的管理维护及开发（论文提纲范文）
（1）基于二级计算机系统建立无取向硅钢轧制模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 轧制过程控制系统的发展概况 |
| 1.2.1 国外发展情况 |
| 1.2.2 国内发展情况 |
| 1.3 轧制计算机控制系统组成 |
| 1.3.1 生产制造管理系统 |
| 1.3.2 过程控制系统 |
| 1.3.3 基础自动化系统 |
| 1.4 轧制过程数学模型 |
| 1.4.1 数学模型的定义及其分类 |
| 1.4.2 数学模型的建模方法 |
| 1.4.3 数学模型的维护及优化 |
| 1.4.4 硅钢模型研发与设计工具 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 2 包钢CSP过程控制计算机系统总述 |
| 2.1 轧机的过程控制计算机系统软硬件组成 |
| 2.1.1 硬件 |
| 2.1.2 系统软件及开发工具 |
| 2.1.3 中间件 |
| 2.2 数据管理与通讯 |
| 2.2.1 数据管理 |
| 2.2.2 数据通讯 |
| 2.3 轧制模型控制模块 |
| 2.3.1 轧机道次预计算模块 |
| 2.3.2 层流冷却预计算模块 |
| 2.3.3 卷取机设定计算模块 |
| 2.3.4 终轧温度控制模块 |
| 2.3.5 层流冷却温度控制模块 |
| 2.3.6 带钢平直度自动控制模块 |
| 2.3.7 轧辊状态模块 |
| 2.3.8 轧机自学习模块 |
| 2.3.9 层流自学习模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 硅钢轧制模型的构建 |
| 3.1 现有模型问题的分析 |
| 3.2 神经元网格模型分析 |
| 3.3 轧制力模型 |
| 3.4 轧制力自学习模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 新旧模型对比分析讨论 |
| 4.1 误差分析 |
| 4.2 精度分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）不锈钢带钢热连轧过程控制策略及热力耦合模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 不锈钢热轧生产工艺及控制系统发展 |
| 1.2.1 不锈钢热轧生产特点 |
| 1.2.2 不锈钢热轧工艺发展 |
| 1.2.3 计算机控制系统组成 |
| 1.2.4 热轧计算机控制技术发展 |
| 1.3 温度与轧制力模型的发展 |
| 1.3.1 温度模型的发展 |
| 1.3.2 轧制力模型的发展 |
| 1.3.3 热力耦合模型的发展 |
| 1.4 热轧数学模型自学习 |
| 1.4.1 模型自学习方法 |
| 1.4.2 温度自学习发展 |
| 1.4.3 轧制力自学习发展 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 带钢热轧过程控制系统开发 |
| 2.1 过程控制系统概述 |
| 2.1.1 系统功能需求分析 |
| 2.1.2 系统结构设计 |
| 2.2 过程控制数据通讯与管理 |
| 2.2.1 数据通讯 |
| 2.2.2 数据管理 |
| 2.3 轧线跟踪 |
| 2.3.1 跟踪区域的划分 |
| 2.3.2 跟踪的实现 |
| 2.4 控制系统逻辑 |
| 2.4.1 模型触发 |
| 2.4.2 模型设定流程 |
| 2.4.3 模型自学习 |
| 2.5 负荷分配在线优化 |
| 2.5.1 功率预报模型 |
| 2.5.2 功率自学习算法 |
| 2.5.3 负荷分配的在线优化算法 |
| 2.6 高精度宽度控制策略研究 |
| 2.6.1 精轧立辊设定计算 |
| 2.6.2 精轧立辊模型自学习 |
| 2.6.3 宽度控制策略应用效果 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 热卷箱内带钢温度场分析 |
| 3.1 导热方程 |
| 3.2 径向等效导热系数 |
| 3.3 边界条件 |
| 3.3.1 外表面及侧面边界条件 |
| 3.3.2 内表面边界条件及角系数计算 |
| 3.4 数值求解 |
| 3.4.1 偏微分方程替代法建立差分方程 |
| 3.4.2 收敛性和稳定性 |
| 3.4.3 边界条件处理 |
| 3.5 计算与分析 |
| 3.5.1 保温效果分析 |
| 3.5.2 头尾温差分析 |
| 3.5.3 热卷箱出口处温度分析 |
| 3.5.4 角部和侧面中心温度分析 |
| 3.5.5 不同内径对温度分布影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 轧制区带钢温度变化规律研究 |
| 4.1 导热方程 |
| 4.2 边界条件 |
| 4.2.1 带钢运送过程边界条件 |
| 4.2.2 高压水除鳞区域边界条件 |
| 4.2.3 机架间冷却边界条件 |
| 4.2.4 变形区边界条件 |
| 4.3 不锈钢物性参数 |
| 4.3.1 比热系数的确定 |
| 4.3.2 导热系数的确定 |
| 4.4 带钢温度场数值求解 |
| 4.4.1 基于能量平衡法的差分方程 |
| 4.4.2 边界节点差分方程 |
| 4.5 计算与分析 |
| 4.5.1 模型计算流程 |
| 4.5.2 平均温度计算 |
| 4.5.3 带钢温度场计算结果分析 |
| 4.5.4 带钢温度场模型验证 |
| 4.5.5 模型参数对带钢温度的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于智能算法的温度自学习研究 |
| 5.1 温度自学习方法 |
| 5.1.1 精轧入口温度自学习 |
| 5.1.2 轧区同一学习系数法 |
| 5.1.3 轧区温度分区补偿法 |
| 5.2 温度分区补偿系数的多目标优化模型 |
| 5.2.1 决策变量 |
| 5.2.2 目标函数和约束条件 |
| 5.3 基于NSGA-Ⅱ算法的温度补偿系数多目标优化 |
| 5.3.1 非支配排序 |
| 5.3.2 拥挤距离和拥挤距离排序 |
| 5.3.3 温度自学习优化流程 |
| 5.3.4 自学习优化算法应用实例 |
| 5.4 基于案例推理的精轧出口温度偏差预报 |
| 5.4.1 案例的构造与检索 |
| 5.4.2 案例重用 |
| 5.4.3 案例的修正 |
| 5.4.4 案例的存储与维护 |
| 5.4.5 应用效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于能量法的热力耦合建模及其自学习优化 |
| 6.1 正弦速度场 |
| 6.2 成形功率泛函 |
| 6.2.1 塑性变形功率 |
| 6.2.2 摩擦功率 |
| 6.2.3 剪切功率 |
| 6.3 热力耦合分析 |
| 6.4 计算结果与分析 |
| 6.4.1 工艺参数对中性点的影响 |
| 6.4.2 工艺参数对应力状态影响系数的影响 |
| 6.4.3 轧制功率分布比例 |
| 6.4.4 模型预报应用效果 |
| 6.5 轧制力模型自学习优化 |
| 6.5.1 轧制力预报偏差分析 |
| 6.5.2 轧制力的自学习过程 |
| 6.5.3 轧制力自学习算法优化 |
| 6.5.4 轧制力模型优化应用效果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 不锈钢过程控制系统的现场应用 |
| 7.1 产线主要参数 |
| 7.2 计算机控制系统 |
| 7.2.1 基础自动化系统 |
| 7.2.2 人机界面HMI |
| 7.2.3 过程自动化控制系统 |
| 7.3 应用效果 |
| 7.3.1 轧制规程的应用 |
| 7.3.2 轧制模型的预报效果 |
| 7.3.3 厚度宽度控制效果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）国丰1450mm热轧带钢尺寸精度控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外现状与发展 |
| 1.2.1 热连轧数学模型简介 |
| 1.2.2 厚度自动控制技术 |
| 1.2.3 宽度自动控制技术 |
| 1.3 厚度与宽度控制的基本分析方法 |
| 1.3.1 厚度自动控制 |
| 1.3.2 宽度自动控制 |
| 1.4 国丰钢铁1450mm热连轧介绍 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第2章 热连轧过程控制 |
| 2.1 过程控制的原理 |
| 2.2 过程控制的功能 |
| 2.3 神经网络与数据库 |
| 2.3.1 神经网络 |
| 2.3.2 数据库的应用 |
| 2.4 模型的自学习 |
| 2.4.1 模型自学习的方法 |
| 2.4.2 精轧模型的自学习 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 厚度控制原理与设定计算 |
| 3.1 厚度设定计算流程与时序 |
| 3.2 厚度设定计算模型 |
| 3.2.1 厚度分配计算 |
| 3.2.2 穿带速度计算 |
| 3.2.3 轧制力计算 |
| 3.2.4 辊缝计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 宽度控制原理与计算 |
| 4.1 宽展的分类和组成 |
| 4.2 影响宽展的因素 |
| 4.3 宽展计算公式 |
| 4.3.1 采利柯夫公式 |
| 4.3.2 爱克伦德公式 |
| 4.3.3 巴氏公式 |
| 4.3.4 古布金式 |
| 4.4 宽度模型和控制 |
| 4.4.1 粗轧区设备介绍 |
| 4.4.2 宽度设定计算 |
| 4.4.3 宽展自学习和短行程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 尺寸精度问题的分析和解决 |
| 5.1 尺寸精度问题的分类 |
| 5.2 材料自身对尺寸精度影响的分析 |
| 5.2.1 中间坯尾部温度 |
| 5.2.2 通条温度偏差 |
| 5.2.3 化学成分对轧制力的影响 |
| 5.2.4 板坯几何尺寸 |
| 5.2.5 冷热坯料混轧 |
| 5.3 二级模型对尺寸精度影响的分析 |
| 5.3.1 继承模型简介 |
| 5.3.2 监控自学习系数 |
| 5.3.3 开卷保持时的温降计算过大 |
| 5.3.4 精轧短继承权重值的评估 |
| 5.3.5 精轧短继承参数修改 |
| 5.3.6 精轧辊缝自学习参数的修改 |
| 5.4 设备对尺寸精度影响的分析 |
| 5.4.1 厚度仪误差 |
| 5.4.2 轧机未换辊标定 |
| 5.4.3 立辊轧机标定误差 |
| 5.5 其它原因分析 |
| 5.5.1 开轧首根钢的厚度控制 |
| 5.5.2 轧制计划和轧制节奏的编排 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）冷连轧过程数字模型与多目标优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 冷连轧机及生产技术的发展 |
| 1.2.1 国内外冷连轧机的发展 |
| 1.2.2 冷连轧生产技术的发展 |
| 1.3 冷连轧带钢的生产特点及流程 |
| 1.3.1 生产特点 |
| 1.3.2 工艺流程 |
| 1.4 轧制过程数学模型的特点及发展 |
| 1.4.1 轧制模型的特点 |
| 1.4.2 建模方法及模型发展 |
| 1.5 多目标优化问题概述 |
| 1.5.1 多目标优化问题的发展 |
| 1.5.2 多目标优化概念及术语 |
| 1.5.3 多目标优化算法的分类 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 第2章 冷连轧过程自动化系统 |
| 2.1 冷连轧控制系统概述 |
| 2.1.1 基础自动化级 |
| 2.1.2 过程自动化级 |
| 2.1.3 生产管理级 |
| 2.2 冷连轧机组过程控制系统 |
| 2.2.1 过程控制系统结构及功能 |
| 2.2.2 与生产管理系统数据传输 |
| 2.2.3 带钢跟踪管理 |
| 2.2.4 数据采集管理 |
| 2.2.5 班组管理 |
| 2.2.6 轧辊管理 |
| 2.3 过程自动化HMI及报表管理 |
| 2.3.1 轧机二级HMI |
| 2.3.2 报表管理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 冷连轧在线数学模型及模型自适应研究 |
| 3.1 过程控制数学模型 |
| 3.1.1 轧制力矩模型 |
| 3.1.2 电机功率模型 |
| 3.1.3 轧机弹性模数模型 |
| 3.1.4 厚度计模型 |
| 3.1.5 辊缝模型 |
| 3.2 轧制力和前滑模型协同自适应 |
| 3.2.1 模型自适应概述 |
| 3.2.2 轧制力模型 |
| 3.2.3 前滑模型 |
| 3.2.4 目标函数设计 |
| 3.2.5 多种群协同进化算法 |
| 3.2.6 计算和讨论 |
| 3.3 基于硬度辨识的厚度控制模型 |
| 3.3.1 硬度波动对厚度精度的影响 |
| 3.3.2 模型的建立 |
| 3.3.3 离线仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 冷连轧带钢轧制规程多目标优化研究 |
| 4.1 轧制规程概述及发展 |
| 4.1.1 轧制规程策略 |
| 4.1.2 轧制规程发展 |
| 4.2 多目标函数的设计 |
| 4.2.1 在线控制参数计算模型 |
| 4.2.2 功率目标函数 |
| 4.2.3 张力目标函数 |
| 4.2.4 板形目标函数 |
| 4.2.5 多目标函数的建立 |
| 4.2.6 约束条件 |
| 4.3 基于影响函数法的板形目标函数 |
| 4.3.1 影响函数法 |
| 4.3.2 张应力计算 |
| 4.4 轧制规程优化算法 |
| 4.4.1 禁忌搜索算法 |
| 4.4.2 基于案例推理的初始解选择 |
| 4.4.3 计算流程 |
| 4.5 规程优化设计的实现 |
| 4.5.1 优化变量的选择 |
| 4.5.2 张力规程的修正 |
| 4.6 现场应用及结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 冷连轧带钢弯辊力预设定研究 |
| 5.1 板形控制基本手段 |
| 5.1.1 液压弯辊 |
| 5.1.2 轧辊横移 |
| 5.1.3 轧辊倾斜 |
| 5.2 弯辊力预设定多目标函数的建立 |
| 5.2.1 离散化 |
| 5.2.2 辊缝凸度偏差计算 |
| 5.2.3 传统弯辊力预设定目标函数 |
| 5.2.4 兼顾轧制力的多目标函数 |
| 5.3 多目标智能优化算法 |
| 5.3.1 遗传算法 |
| 5.3.2 多目标优化及Pareto最优解 |
| 5.3.3 基于遗传算法的多目标优化算法 |
| 5.4 现场应用及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 冷连轧过程控制系统的工业应用 |
| 6.1 工业应用背景 |
| 6.1.1 机组总体参数 |
| 6.1.2 主要技术参数 |
| 6.1.3 机组工艺流程 |
| 6.1.4 存在问题及解决方案 |
| 6.1.5 计算机控制系统概况 |
| 6.2 过程自动化系统的控制效果 |
| 6.2.1 钢种SPCC的控制效果 |
| 6.2.2 钢种Q195的控制效果 |
| 6.2.3 钢种MRT-3的控制效果 |
| 6.2.4 钢种MRT-2.5的控制效果 |
| 6.2.5 控制效果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）热连轧厚度—活套综合控制系统的协调优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的和意义 |
| 1.2 热连轧生产技术概述 |
| 1.3 热连轧自动控制系统概述 |
| 1.4 自动厚度控制技术概述 |
| 1.4.1 厚度控制技术的发展历程 |
| 1.4.2 厚度控制策略和补偿控制 |
| 1.4.3 厚度控制的研究现状和发展趋势 |
| 1.5 热轧带钢活套控制概述 |
| 1.5.1 传统的活套控制方式 |
| 1.5.2 活套的互不相关控制 |
| 1.5.3 活套多变量最优控制 |
| 1.5.4 具有扰动补偿器的活套互不相关控制 |
| 1.6 厚度-活套综合控制研究现状 |
| 1.7 本文的主要内容 |
| 第2章 热连轧控制系统与基础理论研究 |
| 2.1 热连轧自动控制系统 |
| 2.1.1 过程自动化系统 |
| 2.1.2 基础自动化系统 |
| 2.1.3 人机界面系统 |
| 2.1.4 系统数据通讯 |
| 2.2 热连轧过程基本方程 |
| 2.2.1 轧机弹跳方程 |
| 2.2.2 秒流量方程 |
| 2.2.3 套量方程 |
| 2.2.4 张力方程 |
| 2.3 热连轧过程数学模型 |
| 2.3.1 温降模型 |
| 2.3.2 轧制力模型 |
| 2.3.3 前滑模型 |
| 2.3.4 活套张力模型 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 热连轧过程轧制特性综合分析 |
| 3.1 状态空间分析法概述 |
| 3.1.1 状态空间分析法的基本概念 |
| 3.1.2 状态空间与状态方程的建立 |
| 3.2 增量模型建立 |
| 3.2.1 厚度增量模型 |
| 3.2.2 机架间张力增量模型 |
| 3.2.3 活套角速度增量模型 |
| 3.2.4 调节执行机构模型 |
| 3.2.5 延时环节处理 |
| 3.3 偏微分系数的确定 |
| 3.3.1 轧制力偏微分系数 |
| 3.3.2 前滑偏微分系数 |
| 3.3.3 活套角加速度偏微分系数 |
| 3.3.4 温度延时偏微分系数 |
| 3.3.5 轧制特性分析计算 |
| 3.4 热连轧轧制动态特性分析 |
| 3.4.1 外扰量的影响 |
| 3.4.2 调节量的影响 |
| 3.5 热连轧轧制参数影响规律分析 |
| 3.5.1 外扰量的影响 |
| 3.5.2 调节量的影响 |
| 3.6 热连轧传统控制系统的控制效果分析 |
| 3.6.1 传统厚度控制系统效果分析 |
| 3.6.2 传统活套控制系统效果分析 |
| 3.6.3 厚度-活套综合系统耦合分析 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 基于滑模变结构的Smith预估监控AGC控制策略 |
| 4.1 液压辊缝控制系统建模 |
| 4.2 液压辊缝控制系统系统辨识 |
| 4.2.1 频域系统辨识算法 |
| 4.2.2 HGC参数系统辨识过程 |
| 4.3 常规Smith预估监控AGC系统 |
| 4.4 基于滑模变结构的Smith预估监控AGC系统 |
| 4.4.1 滑模变结构控制原理 |
| 4.4.2 滑模变结构监控AGC系统设计 |
| 4.4.3 系统收敛性分析 |
| 4.5 控制效果分析 |
| 4.5.1 预估模型匹配时控制效果 |
| 4.5.2 预估模型失配时控制效果 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 活套角度-张力综合多变量控制策略 |
| 5.1 活套系统概述 |
| 5.1.1 活套控制工艺 |
| 5.1.2 活套控制系统特性 |
| 5.1.3 活套系统控制原理 |
| 5.2 活套多变量系统模型 |
| 5.2.1 活套基本结构 |
| 5.2.2 活套系统的传递函数模型 |
| 5.3 基于动态矩阵控制的活套多变量控制 |
| 5.3.1 动态矩阵控制算法研究 |
| 5.3.2 动态矩阵解耦控制在活套系统上的应用 |
| 5.4 活套动态矩阵控制的仿真分析 |
| 5.4.1 仿真模型的建立 |
| 5.4.2 控制效果分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 热连轧厚度-活套综合系统协调优化控制研究 |
| 6.1 ILQ算法及其控制器设计 |
| 6.1.1 ILQ理论概述 |
| 6.1.2 ILQ控制器的设计 |
| 6.1.3 基于ILQ理论的厚度-活套控制器的设计 |
| 6.1.4 ILQ算法渐进性分析 |
| 6.2 MPC算法及其控制器设计 |
| 6.2.1 MPC算法概述 |
| 6.2.2 厚度-活套系统MPC控制器的设计 |
| 6.3 控制效果分析 |
| 6.3.1 响应性能分析 |
| 6.3.2 抗干扰性能分析 |
| 6.3.3 模型失配分析 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）中国轧钢自动化现状及实现轧钢智能化的思考（论文提纲范文）
| 1 轧钢自动化现状 |
| 1.1 引进的轧钢自动化系统和数学模型 |
| 1.2 自主集成的轧钢自动化系统 |
| 1.3 几点启示 |
| 2 关于轧钢行业实现智能制造的思考 |
| 2.1 基本认识 |
| 2.2 实现智能化的基础工作 |
| 2.3 从轧钢软件和数学模型方面进行智能化的尝试 |
| 3 结束语 |
（8）中国热轧控制计算机及其技术的引进和吸收（论文提纲范文）
| 1热轧过程控制计算机系统的引进 |
| 1.1Level2引进情况 |
| 1.1.1硬件 |
| 1.1.2软件 |
| 1.2Level1引进情况 |
| 2引进技术的消化、吸收、应用与创新 |
| 2.1消化 |
| 2.2吸收、应用与创新 |
| 3国内热轧过程控制计算机系统的自主集成设计 |
| 4认识与思考 |
（9）热连轧过程自动化级计算机系统开发设计（论文提纲范文）
| 1 过程自动化级系统的设计与构成 |
| 2 过程自动化级的功能及其实现 |
| 2.1 物料跟踪 |
| 2.2 数据管理 |
| 2.3 画面 |
| 2.4 报表 |
| 2.5 与基础自动化级 L1 和制造执行级 L3 的通讯 |
| 2.5.1与基础自动化级L1的通讯 |
| 2.5.2 与制造执行级 L3 的通讯 |
| 2.6 数学模型 |
| 2.6.1 层流冷却模型的应用 |
| 2.6.2 应用效果 |
| 3 结论 |
（10）邯钢3500mm中厚板生产自动化系统改造（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 轧钢自动化现状简介 |
| 1.1.1 中厚板轧机计算机系统现状 |
| 1.1.2 存在问题及解决方案 |
| 1.2 选题的背景及意义 |
| 1.2.1 选题背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 钢铁企业发展的前景 |
| 1.4 本文概述 |
| 2 邯钢 3500mm中厚板工程 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.1.1 中厚板轧机基础自动化系统特点 |
| 2.1.2 AGC控制 |
| 2.1.3 自动轧钢 |
| 2.2 中厚板生产工艺流程 |
| 2.2.1 生产工艺流程图 |
| 2.2.2 生产工艺流程简述 |
| 2.3 3500mm中厚板生产线现状及存在的问题 |
| 2.4 改造设计中的装备水平及采用的先进技术和设备 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 L1基础自动化控制系统的改造 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 L1控制系统构成 |
| 3.2.1 轧制区LI控制系统构成 |
| 3.2.2 精整区L1控制系统构成 |
| 3.2.3 PDA数据采集系统 |
| 3.2.4 数据通信和网络结构 |
| 3.2.5 软件编程 |
| 3.2.6 操作箱台控制 |
| 3.2.7 UPS不间断电源 |
| 3.3 L1控制系统硬件选型 |
| 3.4 操作模式和停车模式 |
| 3.5 自动化系统主要控制功能 |
| 3.6 轧线检测仪表 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 L2过程控制计算机系统的改造 |
| 4.1 概述 |
| 4.1.1 设计范围 |
| 4.1.2 设计分工 |
| 4.1.3 系统的设计原则 |
| 4.1.4 系统性能和特点 |
| 4.2 L2过程控制计算机系统的功能 |
| 4.2.1 控制范围及主要功能 |
| 4.2.2 加热炉计算机 |
| 4.2.3 轧线L2过程控制计算机系统 |
| 4.2.4 轧线数据库计算机 |
| 4.2.5 剪切精整线计算机系统 |
| 4.3 过程控制计算机系统结构 |
| 4.3.1 硬件系统的构成 |
| 4.3.2 过程控制计算机系统软件的配置 |
| 4.3.3 计算机房 |
| 4.3.4 计算机系统电源 |
| 4.3.5 接地系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 改造后的效果和经济效益 |
| 5.1 采用新技术和新方法产生的直接效果 |
| 5.2 改造后钢厂总体改观 |
| 5.3 改造后的经济效益分析 |
| 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、热连轧过程控制计算机系统的管理维护及开发（论文参考文献）
- [1]基于二级计算机系统建立无取向硅钢轧制模型的研究[D]. 王爱君. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [2]不锈钢带钢热连轧过程控制策略及热力耦合模型研究[D]. 马更生. 东北大学, 2018(01)
- [3]国丰1450mm热轧带钢尺寸精度控制[D]. 李宁. 东北大学, 2018(02)
- [4]冷连轧过程数字模型与多目标优化策略研究[D]. 卜赫男. 东北大学, 2018
- [5]热连轧厚度—活套综合控制系统的协调优化策略研究[D]. 尹方辰. 东北大学, 2017(06)
- [6]中国轧钢自动化现状及实现轧钢智能化的思考[J]. 刘文仲. 冶金自动化, 2016(06)
- [7]我国轧钢自动化的现状及实现轧钢智能化的思考[A]. 刘文仲. 2016互联网+与钢铁工业智能制造高峰论坛论文集, 2016
- [8]中国热轧控制计算机及其技术的引进和吸收[J]. 刘文仲. 冶金自动化, 2015(04)
- [9]热连轧过程自动化级计算机系统开发设计[J]. 张辉,庄野. 鞍钢技术, 2015(01)
- [10]邯钢3500mm中厚板生产自动化系统改造[D]. 张宏凯. 西安建筑科技大学, 2014(01)