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超薄非晶合金生产中过渡包内温度建模及智能控制

超薄非晶合金生产中过渡包内温度建模及智能控制

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作者：韩高鹏太原理工大学

学位级别：硕士

超薄非晶合金具有低损耗、高磁导率和小型化的特性,被广泛应用于电力电子设备制造。在实际生产中超薄非晶合金的厚度受多种因素影响,过渡包内温度是主要影响因素之一。过渡包内温度偏高,会使熔液粘度减小,导致熔液层流间内摩擦力减小,... 详细信息

超薄非晶合金具有低损耗、高磁导率和小型化的特性,被广泛应用于电力电子设备制造。在实际生产中超薄非晶合金的厚度受多种因素影响,过渡包内温度是主要影响因素之一。过渡包内温度偏高,会使熔液粘度减小,导致熔液层流间内摩擦力减小,在制带过程中从过渡包喷嘴处喷出的熔液量减小,超薄非晶合金厚度也随之减小;过渡包内温度偏低,则容易导致熔液提前凝固,堵塞喷嘴。实现过渡包内温度精确控制是超薄非晶合金稳定生产的关键之一。本论文以超薄非晶合金生产中过渡包内温度为研究对象,建立了过渡包内温度预测模型,提出了基于预测变论域模糊PID的过渡包内温度控制策略,实现过渡包内温度智能控制,减小过渡包内温度波动。本论文的研究内容主要有:(1)研究了超薄非晶合金生产工艺流程,分析了超薄非晶合金生产系统组成,总结了合金熔炼设备、制带设备、卷取设备以及测厚设备的工作原理、机械结构和电气连接,为后续过渡包内温度控制研究奠定基础。(2)针对过渡包内温度控制系统存在滞后和强耦合的问题,建立了基于引导变异GA-BP神经网络的过渡包内温度预测模型,在控制过程中预测未来一段时间内的过渡包内温度趋势,为过渡包内温度控制器参数调整提供参考。首先利用绝对值中位数法对超薄非晶合金生产现场数据进行预处理,对异常数据进行剔除和插补。并按照厚度规格对超薄非晶合金生产现场数据进行分类存储;然后选取影响过渡包内温度的因素作为预测模型的输入变量,建立基于BP神经网络的过渡包内温度预测模型。采用遗传算法对BP神经网络权值和阈值进行优化,在传统遗传算法的基础上加入引导变异因子,加快寻优速度,提高过渡包内温度预测模型精度;最后基于超薄非晶合金实际生产数据进行仿真实验,验证了过渡包内温度预测模型的准确性和有效性。(3)针对生产现场中过渡包内温度控制存在过渡包内温度波动较大,难以精确控制的问题,提出了预测变论域模糊PID控制策略。首先将模糊论域伸缩因子与过渡包内温度预测模型结合,设计了基于规则推理的预测论域调整器,实现模糊论域根据温度变化趋势超前修正;然后模糊控制器以过渡包内温度偏差和偏差变化率作为输入,通过模糊推理动态修正PID控制器参数,实现过渡包内温度智能控制;最后以山西某钢厂生产现场数据建立了过渡包内温度控制模型,通过仿真实验,结果表明本论文提出的过渡包内温度控制方法具有更快响应速度、更高的控制精度和更强的抗干扰性能。(4)基于Win CC软件设计研发了超薄非晶合金生产过程监控上位机界面,利用OPC技术建立Win CC与Matlab的数据通信,实现了过渡包内温度控制过程中重要参数实时显示、数据存储与分析、报警提示及记录、过渡包内温度预测模型算法参数设置、温度智能控制算法参数设置等功能。

关键词：超薄非晶合金过渡包内温度引导变异GA-BP神经网络预测变论域模糊PID 监控界面

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