冷轧过程数字化建模与智能优化

内容简介

本书针对板带材冷连轧过程，系统论述了关键工艺质量指标的数字化建模与智能优化，介绍了冷连轧工艺与自动化控制系统，结合数据驱动与机器学习方法，阐述了冷轧力能参数高精度预测与轧制过程多目标优化设计，给出了非稳态过程厚度控制与多机架厚度-张力协调优化控制策略，提出了板形调控功效获取与板形预测方法，并实现了薄硬带钢冷轧振动预测与优化控制。

目录

1 冷轧工艺与自动化控制

1.1 板带材冷轧生产工艺

1.2 冷连轧工艺与装备

1.3 冷连轧自动化控制系统

参考文献

2 数据驱动的冷轧轧制力预测模型

2.1 轧制力相关理论模型

2.2 智能建模数据获取与处理

2.3 基于灰狼算法优化SVR的变形抗力预测研究

2.4 LightGBM轧制力预测模型

参考文献

3 冷轧轧制规程的多目标优化设计

3.1 传统的轧制规程制定方法

3.2 轧制规程多目标优化

参考文献

4 冷轧非稳态过程厚度控制

4.1 基于粒子群优化的支持向量机

4.2 支持向量机

4.3 粒子群优化算法

4.4 策略验证与分析

参考文献

5 冷轧厚度-张力协调优化控制

5.1 基于模型预测控制的单独机架厚度-张力策略

5.2 基于邻域优化的分布式模型预测控制策略

参考文献

6 冷连轧过程带钢板形分布预测

6.1 CNN建模相关理论

6.2 冷连轧板形分布预测网络模型构建

6.3 数据采集与模型训练细节

6.4 网络模型预测结果对比分析

参考文献

7 数据驱动的板形调控功效建模与计算

7.1 冷连轧机的板形控制策略

7.2 基于调控功效的多变量最优板形闭环反馈控制系统

7.3 基于数据驱动的板形调控功效计算

7.4 板形调控功效系数计算结果分析

参考文献

8 冷轧机振动信号处理与预测建模

8.1 轧机振动监测系统建立

8.2 振动数据预处理

8.3 轧机振动异常信号降噪处理

8.4 轧机振动预测建模

8.5 模型预测结果分析

参考文献

9 冷轧过程稳定性优化控制

9.1 基于数据驱动的工艺参数对振动的影响规律

9.2 提高轧制稳定性的轧制工艺参数优化及分析

参考文献