【正文】 （CSP）被國內(nèi)大量引進(jìn)。例如：唐山鋼鐵公司從理論和工藝的角度分析了控冷過程中換層別后自適應(yīng)能力差、尾部溫差大以及低目標(biāo)卷取溫度精度低等問題產(chǎn)生的原因，提出了虛擬檢測(cè)水溫、反推速減點(diǎn)、細(xì)化層別等對(duì)應(yīng)的優(yōu)化策略。其中，北京科技大學(xué)高效軋制國家工程研究中心提出的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，將遺傳算法的能夠收斂到全局最優(yōu)解和魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，并運(yùn)用實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，離線實(shí)現(xiàn)了卷取溫度高精度的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)，并得到了在線應(yīng)用。并根據(jù)這些理論，繪制了層流冷卻的控制畫面。第一章主要介紹了本文的研究背景和意義，對(duì)比了幾種冷卻方式，并從數(shù)學(xué)模型和控制策略方面對(duì)層流冷卻系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述。第三章對(duì)層流冷卻系統(tǒng)的控制模型進(jìn)行了研究，控制模型主要包括溫降模型、卷取溫度預(yù)報(bào)模型、預(yù)設(shè)定模型、前饋控制模型、反饋控制模型和自學(xué)習(xí)模型以及數(shù)據(jù)庫模型。第四章對(duì)層流冷卻系統(tǒng)的控制策略進(jìn)行了研究，控制策略主要包括冷卻策略、帶鋼分段控制、冷卻區(qū)分段控制、冷卻速度控制、側(cè)噴和吹掃控制和上下集管水比配置。2 層流冷卻系統(tǒng)簡(jiǎn)介 層流冷卻系統(tǒng)設(shè)備布置本文中的帶鋼熱連軋生產(chǎn)線的層流冷卻系統(tǒng)由上、下冷卻系統(tǒng)和側(cè)噴吹掃系統(tǒng)三部分組成。每個(gè)冷卻控制段由一個(gè)閥門進(jìn)行冷卻水的開關(guān)控制。也就是說，上部冷卻系統(tǒng)由120根集管構(gòu)成，下部冷卻系統(tǒng)由240根集管構(gòu)成。層流冷卻的長(zhǎng)度約為60m，冷卻寬度為1700mm。層流冷卻系統(tǒng)設(shè)備布置原理圖如圖21所示，設(shè)備布置的實(shí)物圖1現(xiàn)場(chǎng)I/O柜2現(xiàn)場(chǎng)I/O柜軋制方向高溫計(jì)T1側(cè)噴高溫計(jì)T2側(cè)噴粗調(diào)第1組手動(dòng)閥精調(diào)第6組氣動(dòng)閥F714090mm59400mm操作臺(tái)及HMI流量計(jì)卷取機(jī)冷卻水分配裝置如圖22所示：圖21 層流冷卻系統(tǒng)設(shè)備布置原理圖圖22 層流冷卻系統(tǒng)設(shè)備布置實(shí)物圖 層流冷卻系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)層流冷卻系統(tǒng)由機(jī)械系統(tǒng)和控制系統(tǒng)組成?？刂葡到y(tǒng)包括過程自動(dòng)化控制L2級(jí)、基礎(chǔ)自動(dòng)化控制L1級(jí)。在控制過程中，過程自動(dòng)化控制L2級(jí)對(duì)整個(gè)冷卻過程進(jìn)行跟蹤、控制、參數(shù)計(jì)算和設(shè)定。L1級(jí)根據(jù)L2級(jí)的設(shè)定值和帶鋼跟蹤信息進(jìn)行集管開閉操作，并為L(zhǎng)2級(jí)提供測(cè)量信號(hào)。當(dāng)判斷帶鋼進(jìn)入層流冷卻區(qū)時(shí)，考慮閥門的開啟延時(shí)，提前打開閥門，在整個(gè)帶鋼的頭部通過層冷區(qū)時(shí)，會(huì)依次按照預(yù)設(shè)定的結(jié)果開閥。當(dāng)L1級(jí)的尾部跟蹤程序跟蹤到帶鋼的尾部進(jìn)入層冷區(qū)時(shí)，會(huì)依次關(guān)閉閥門；當(dāng)尾部離開層流區(qū)時(shí)，L2級(jí)啟動(dòng)帶鋼之間的自學(xué)習(xí)。層流冷卻的控制結(jié)構(gòu)圖如圖23所示，基礎(chǔ)自動(dòng)化L1級(jí)控制器圖如圖24，過程自動(dòng)化L2級(jí)服務(wù)器圖如圖25所示：閥門開閉延時(shí)處理測(cè)量值處理帶鋼段跟蹤動(dòng)態(tài)設(shè)定頭尾跟蹤預(yù)設(shè)定冷卻模型FThQw、Tw精軋?jiān)O(shè)定數(shù)據(jù)PDI、工藝參數(shù)自適應(yīng)測(cè)量值處理帶鋼段跟蹤Qw、TwCT閉環(huán)控制前饋控制圖23 層流冷卻的控制結(jié)構(gòu)圖圖24 基礎(chǔ)自動(dòng)化控制L1級(jí)控制器圖圖25 過程自動(dòng)化控制L2級(jí)服務(wù)器圖 本章小結(jié) 本章首先介紹了層流冷卻系統(tǒng)的設(shè)備布置，并給出了設(shè)備布置的原理圖和實(shí)物圖；然后對(duì)層流冷卻系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)以及各個(gè)結(jié)構(gòu)之間的相互協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行了描述，并給出了層流冷卻控制結(jié)構(gòu)圖、基礎(chǔ)自動(dòng)化控制L1級(jí)控制器圖和過程自動(dòng)化控制級(jí)L2服務(wù)器圖。3 層流冷卻的控制模型層流冷卻系統(tǒng)控制模型主要包括溫降模型、卷取溫度預(yù)報(bào)模型、預(yù)設(shè)定模型、前饋控制模型、反饋控制模型、自學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)庫模型。層流冷卻溫降模型的計(jì)算精度直接影響到卷取溫度的控制精度，主要包括空冷區(qū)溫降模型和水冷區(qū)溫降模型。另外，空冷區(qū)的長(zhǎng)度一般都較短，在整個(gè)過程中可以用同一個(gè)溫度 T 來計(jì)算。水冷區(qū)的對(duì)流溫降 ΔTd 可以按下列公式計(jì)算： () 式中 ΔTd — 層流冷卻溫降，℃；To — 帶鋼進(jìn)入水冷區(qū)的溫度，℃； TW — 層流冷卻水的溫度，℃； α — 對(duì)流換熱系數(shù)； L — 水冷段長(zhǎng)度，m； C — 比熱容，J/( )；γ — 密度，kg/m3；上述計(jì)算中的關(guān)鍵參數(shù)是對(duì)流換熱系數(shù) α 值。為了使理論計(jì)算更接近于生產(chǎn)實(shí)際，必須對(duì)輸出輥道上的冷卻情況進(jìn)行大量的統(tǒng)計(jì)，以便確定對(duì)流換熱系數(shù) α 的變化規(guī)律。一般采用下列回歸公式計(jì)算： ()式中 T — 帶鋼表面溫度，℃； Q — 水流密度； a0、aa2 — 回歸系數(shù)。 傳統(tǒng)卷取溫度預(yù)報(bào)模型傳統(tǒng)卷取溫度預(yù)報(bào)模型根據(jù)熱傳導(dǎo)的原理，在得到精軋傳送過來的帶鋼基本參數(shù)（材質(zhì)、厚度、溫度、速度和目標(biāo)卷取溫度等）和軋制基本參數(shù)后，利用溫降模型及集管開啟組合狀態(tài)，進(jìn)行卷取溫度預(yù)測(cè)。用下式表示： ()式中 C — 導(dǎo)溫系數(shù)； K — 帶鋼導(dǎo)熱系數(shù)； B — 水溫、水壓和帶鋼的熱交換系數(shù)； A1 — 上噴水與帶鋼的熱交換系數(shù)； A2 — 上噴水與帶鋼的熱交換系數(shù)；h — 帶鋼厚度，m。但是，該模型存在若干問題，主要問題有：沒有考慮帶鋼內(nèi)部厚度方向的熱傳導(dǎo)，因此系統(tǒng)誤差較大，特別是對(duì)于中厚板，預(yù)設(shè)定精度差；加速度對(duì)模型影響大，在加減速時(shí)，控制精度差。因此在傳統(tǒng)預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上，利用現(xiàn)場(chǎng)采集的大量數(shù)據(jù)建立了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷取溫度預(yù)報(bào)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有很強(qiáng)的泛化映射能力，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程，此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。單個(gè)神經(jīng)元模型如圖31所示：x1x2……xjwi1wi2wi……wijyi第i個(gè)圖31 單個(gè)神經(jīng)元模型圖對(duì)于第 i 個(gè)神經(jīng)元，接受多個(gè)其他神經(jīng)元的輸入信號(hào)xi ，各突觸強(qiáng)度以系數(shù) wij 表示，這是第 j 個(gè)神經(jīng)元對(duì)第 i 個(gè)神經(jīng)元作用的加權(quán)值。凈輸入的表達(dá)式有多種類型，最簡(jiǎn)單的一種形式是線性加權(quán)求和，即Ii = ∑wij xi。利用大量的神經(jīng)元相互連接就構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 遺傳算法遺傳算法GA(Genetic Algorithm)是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來的隨機(jī)化搜索方法。從優(yōu)化搜索的角度而言，遺傳操作可使問題的解，一代又一代的優(yōu)化，并逼近最優(yōu)解。選擇的目的是把優(yōu)化的個(gè)體或解直接遺傳到下一代或通過配對(duì)交叉產(chǎn)生新的個(gè)體再遺傳到下一代，它是建立在群體中個(gè)體的適應(yīng)度評(píng)估基礎(chǔ)上的。變異算子是對(duì)群體中的個(gè)體的碼串隨機(jī)挑選一個(gè)或多個(gè)基因座上的基因值做變動(dòng)的操作。由于遺傳算法能夠收斂到全局最優(yōu)解，而且遺傳算法的魯棒性強(qiáng)（所謂魯棒性，是指控制系統(tǒng)在一定的參數(shù)攝動(dòng)下，維持某些性能的特性），將遺傳算法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來有著重要的意義，不僅能夠發(fā)揮 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化映射能力，而且可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快的收斂性以及較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力[9]。本文設(shè)定的輸入層是對(duì)卷取溫度有著主要影響的因素和數(shù)學(xué)模型計(jì)算的中間結(jié)果，共包含8個(gè)輸入?yún)?shù)：鋼種、終軋厚度、終軋速度、終軋溫度、粗調(diào)開閥數(shù)、精調(diào)開閥數(shù)、冷卻水溫和冷卻模式；設(shè)定的輸出層單元數(shù)為1，即帶鋼卷取溫度；隱層數(shù)為單隱層，只對(duì)單隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂速度和精度與函數(shù)的形狀有密切關(guān)系，其函數(shù)斜率 a 的選取一般也是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值取1。由于隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不定，所以網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化時(shí)碼串長(zhǎng)度是可變的，這樣會(huì)給遺傳算子的操作帶來不便。根據(jù)實(shí)際需要，令每一層神經(jīng)元只與其前一層神經(jīng)元有連接，輸入和輸出之間沒有直接連接，則總的連接權(quán)值為(Ni + No) Nhmax。以訓(xùn)練集樣本為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和期望輸出，計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)輸出和期望輸出的誤差，取其均方差作為目標(biāo)函數(shù)值 J ,則 J 為下式： ()式中 n — 遺傳優(yōu)化中第n個(gè)個(gè)體； Num — 輸入輸出樣本對(duì)個(gè)數(shù)； m — 輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；yj(k) — 第 k 個(gè)樣本輸入時(shí)，第 j 個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的期望輸出；— 第 k 個(gè)樣本輸入時(shí)，第 j 個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出；由于遺傳算法要求的是極大值，所以將極小值目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為極大值來處理，于是可得到適應(yīng)度函數(shù)：()該式在J(n) Jmax時(shí)成立，當(dāng)J(n)≥ Jmax時(shí)，f(n)=0。整個(gè)過程的計(jì)算框圖如圖34所示開始群體初始化評(píng)價(jià)個(gè)體計(jì)算適應(yīng)度值達(dá)到精度要求或進(jìn)化到最大代數(shù)選擇交叉變異否GA適應(yīng)度最高的個(gè)體解碼成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滿足精度要求結(jié)束否是是BP圖34 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算框圖 預(yù)設(shè)定模型當(dāng)?shù)谝慌_(tái)精軋機(jī) F1 咬鋼時(shí)，基礎(chǔ)自動(dòng)化控制 L1 級(jí)給過程自動(dòng)化控制 L2 級(jí)發(fā)送事件信號(hào)，啟動(dòng)層流冷卻控制系統(tǒng)的 L2 級(jí)作預(yù)設(shè)定，L2 級(jí)的計(jì)算機(jī)將在卷取溫度預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上選擇帶鋼的冷卻策略，并根據(jù)精軋末機(jī)架設(shè)定的終軋厚度、終軋溫度、終軋速度設(shè)定值以及冷卻策略等參數(shù)應(yīng)用差分模型進(jìn)行計(jì)算，設(shè)定粗調(diào)和精調(diào)所需開啟冷卻集管的組數(shù)（冷卻水段數(shù)），控制好目標(biāo)卷取溫度和冷卻速度，保證帶鋼性能，然后將上述預(yù)設(shè)定結(jié)果傳送給基礎(chǔ)自動(dòng)化控制級(jí) L1級(jí)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)設(shè)定控制。最大冷卻能力校核是以PDI（原始數(shù)據(jù)輸入模型）的稀疏模式檢查冷卻能力，如果最大冷卻能力不足，則把稀疏模式進(jìn)行提升，如果提升后冷卻能力還不夠，則把所有閥門都開啟，并且報(bào)警；最小冷卻能力校核是把所有閥門都關(guān)閉，如果此時(shí)卷取溫度偏低，說明來料的溫度偏低，需要報(bào)警。由于帶鋼在穿越層流冷卻區(qū)時(shí)通常是變速前進(jìn)，而在影響帶鋼冷卻強(qiáng)度的諸多因素中，帶鋼速度又最為活躍[10]。由以上可知，冷卻水段數(shù) N 的計(jì)算比較復(fù)雜，因此，在實(shí)際的控制過程中，往往將帶鋼厚度細(xì)分成若干個(gè)規(guī)格，對(duì)各個(gè)規(guī)格分別用統(tǒng)計(jì)的方法確定一組系數(shù)，并用一個(gè)線性方程來表征冷卻水段數(shù) N 與有關(guān)工藝系數(shù)之間的關(guān)系，即 ()在實(shí)際應(yīng)用中，下面的統(tǒng)計(jì)模型的效果較好，在我國大部分帶鋼熱連軋生產(chǎn)線上都得到了應(yīng)用。 前饋控制模型在帶鋼熱連軋生產(chǎn)線上，精軋末