1750冷连轧机压下液压伺服系统设计-文献综述

文献综述一、课题国内外现状随着社会经济的发展，国内外各行业对冷轧带钢成品质量的要求日益严格，而产品质量又主要取决于带钢纵向厚度精度和横向厚度精度。在轧制过程中，带钢的纵向厚度精度由厚度自动控制系统（简称AGC系统）来保证，带钢的横向厚度精度由板形自动控制系统来完成，目前已朝着带钢纵向、横向厚度偏差的综合控制方向发展。原料厚度的波动、轧制状态及轧制条件的波动（如轧制速度变化，轧辊的磨损等）常常引起带钢成品厚度波动。调节压下是最常用的一种厚控方法，液压AGC系统是在轧制过程中通过液压压下（或液压推上）装置对有载辊缝进行自动调节的自动控制系统。它以响应速度快、准确性高等电动压下所不及的优点得到广泛应用。目前，几乎全部冷连轧机均采用了液压AGC控制。本设计系统为1450五机架冷连轧机液压压下系统，针对轧制过程中板带厚度波动进行反馈纠正，要求压下装置能快速调节辊缝以保证钢带纵向厚差在给定范围内，其中包括伺服系统的设计，阀架装配图和系统的仿真等。液压压下由于其高精度快速性、容易控制、轧机刚度可控以及安全可靠而得到广泛发展。.二、研究主要成果21液压AGC系统的主要设备由一套以计算机、检测元件为主的控制装置和以一套液压系统、液压伺服缸为主的执行机构组成。每架机架配有2个液压缸，每个液压缸上都安装位置传感器，用于检测液压缸活塞的位移，然后与给定值相比较，测出差值，把控制信号输送给电液伺服阀来改变输油量大小，从而推动油缸活塞动作，消除偏差。同时，在每个液压缸的活塞侧和活塞杆侧均配有压力传感器，检测液压缸两侧的工作压力，从而得出轧机的轧制力，计算出由此造成的厚差，然后根据一定的控制方案去调整压下装置以消除此厚差。上述的压下位置闭环和轧制压力变化补偿，都不能消除轧辊磨损、热膨胀对辊缝的影响以及位置传感器与压力传感器本身的误差对轧出厚度的影响。为消除上述因素的影响，在轧机出口侧直接用测厚仪测出厚度偏差，然后反馈调整压下装置消除此厚差。为了提高系统的响应速度，控制压上缸动作的伺服阀及其控制阀块直接安装在缸体上，轧机工作时为保证辊缝平行度，所设计的原理应该保证对称缸工作过程中的同步一致性。22内模控制与Smith预估控制在液压AGC中的应用10在板带轧机中，采用的机架后测厚仪反馈，滞后十分大，特别是低速轧制时从变形区出口运行到测厚仪往往要几百ms,大滞后的反馈容易使系统不稳定。这主要是因为轧机出口侧与测厚仪有一段距离，因此测厚仪所得到的信号，有一定的时间滞后。大滞后使系统的稳定性变差，同时还会使系统的超调量增大，过渡过程特性变差，从而影响成品带钢的精度。为了克服测厚仪信号的大滞后，引入内模控制或Smith预估控制策略，仿真试验证明可明显提高控制精度和系统的稳定性。2.3神经网络控制11的特点和基本原理20世纪80年代以来，神经网络的理论和应用研究得到了快速发展，在模式识别、专家系统、机器学习、工程控制等许多领域取得了令人瞩目的成就。神经网络控制同其他的控制技术相比，具有许多优良的特性，如自组织、自适应能力，模糊推理、联想能力，自学习能力，平行分布处理能力，等等。神经网络的结构特征，也非常适合于多变量系统、非线性系统控制问题的研究。人工神经网络控制技术相结合，能以任意精度逼近系统的非线性：能对信息进行有效的加工，具有分布存储功能、并行处理功能及良好的容错性，应用神经网络技术能够实现良好的鲁棒控制。此外神经网络技术还与其它控制技术相结合，形成了不同类别的神经网络智能控制系统。2.4模糊控制系统的特点和基本原理模糊控制系统是基于模糊集理论形成模糊控制规则和模糊控制决策的智能控制系统。模糊控制模仿人类的控制经验、推理过程及控制决策，采用量化了的模糊语言变量描述控制规则的状态、条件和控制作用。模糊控制广泛用于解决具有不确定系统的控制问题，是智能控制理论的重要内容。2.5智能控制理论人工智能控制是将人工智能(AI，ArtificialIntelligence)的理论和方法用于控制领域的技术，包括模糊逻辑与模糊控制(FLFC，FuzzyLogicFuzzyContr01)、神经网络控制(ANN，ArtificialIntelligence)、遗传算法(GA，GeneticAlgorithm)和专家系统(ES，ExpertSystem)等。人工神经网络是新兴的交叉科学。它采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能。人工神经网络是由很多处理单元(神经元)有机的联系起来，进行并行工作。处理单元(神经元)十分简单，但其工作原理是“集体”进行的，它的信息传播存储方式与神经网络相似。神经网络没有运算器内存控制器这些现代计算机的基本单元，而是相同的简单处理器的组合，它的信息是存储在处理单元之间的连接上的，因而，它是与现代计算机完全不同的系统。作为活跃的边缘性交叉学科，人工神经网络的研究与应用正成为人工智能认识学科神经生理学非线性动力学等相关专业的热点。三、发展趋势当前，液压伺服系统的发展方向，有以下几个方面:(1)高压大功率。高压的目的主要是为了减轻系统的重量及结构尺寸，大功率是为了解决大惯量与重负载的拖动问题;(2)高可靠性。液压控制装备一般都是高性能的，对油的污染和温度变化都很敏感，为了提高可靠性一方面除对设备本身的研究和改良以及增加监测与诊断技术外，目前正在采用余度技术和重构技术；(3)理论解析与特性补偿。理论解析近期的研究倾向是利用计算机对复杂系统、复杂因素进行仿真分析研究，其中，大量的研究是围绕动态特性进行的；(4)与计算机的结合。电液伺服控制与计算机的结合，提供了伺服控制之间牢固的、精确的、高性能的联系，产生了各种所谓的电液伺服智能控制系统。通过计算机辅助测试系统对液压伺服元件、伺服系统静态、动态特性进行测试、辨识和数据处理，通过屏幕显示出来或通过打印机将响应的数据和曲线打印出来，可进一步地把这种系统扩展成故障监测和预报系统；(5)多功能集成电液元件的开发；具有数字接口的电液元件和检测元件开发；(6)在液压伺服控制的应用过程中，近代的控制策略纷纷一显身手，同时，也提出了下列要求：应尽量满足系统的动静态特性，严格的优化设计使系统做到快速而无超调；对各种非线性因素引起的不确定性，控制系统应具有较强的鲁棒性；控制策略本身要具有智能；控制算法要简单可行，实时性强；系统要有高的效率。满足上述要求对液压伺服系统是个关键。开展这方面的研究，建立近代液压伺服控制的理论与控制方法，寻求工程实用的设计，对推广液压控制的应用，促进液压伺服控制的发展将有重要的意义。另外，近代液压伺服控制的特点还必须考虑：环境和任务复杂，普遍存在较大程度的参数变化和外界干扰以及交联耦合的影响；非线性的影响，特别是阀控动力机构流量非线性的影响；对于有高的频宽要求及静动态精度的要求，需优化系统的性能；微机控制与数字化及离散化带来的影响。四、存在问题1.为保证辊缝平行度，系统在设计初应该采用双油缸对称布置，而且在设计液压系统回路时，所设计的原理应该保证对称缸工作过程中的同步一致性。2.液压系统因污染而带来的危害愈被人们认识和重视13。污染不仅会使液压元件性能劣化,有效使用寿命降低,更会造成液压系统的故障频繁发生,工作不稳定,甚至使系统陷入瘫痪,导致主机停车。据统计,液压系统的故障原因70%以上是由污染引起的,而对液压伺服系统而言,更是高达80%以上。污染在液压系统中是不可避免的,液压系统一经组成,污染也就随之产生,即使一个正常工作的液压系统,污染也伴随其运行而不断地产生。因此,必须采取有效措施对液压系统的污染加以控制,使液压系统可靠稳定的运行。3.由于机械振动、流体振动、液压泵的振动、阀类组件引起的振动、管道的振动等引起轧机液压系统振动15。现代带钢轧机具有轧制速度快、产量高、自动化程度高的特点，这些特点在很大程度上依赖于液压系统的高稳定性所以对轧机液压系统的振动故障进行诊断，对于保证轧机正常运行以及产品质量具有重要意义。4.泄漏:常见于密封打爆、焊缝砂眼、三通裂纹等处。高压再加上振动,使得AGC系统漏油的几率大大增加。振动使连接松动,故应在振动大的地方加管卡,定期紧固管卡,避免密封件损坏或者错装,并且要及时补焊。五、主要参考文献1李明，彭艳.板带轧机系统自动控制M.燕山大学,2009:56104.2邹家祥.轧钢机械(3)M.北京:冶金工业出版社,2007.8.3李壮云.液压元件与系统(2)M.北京:机械工业出版社,2005.6.4王春行.液压控制系统M.北京:机械工业出版社,1999.5.5孙蕾.基于模糊神经网络的AGC系统控制方法研究D.济南大学.2008.6喻飞鹏.浅谈轧机液压压下装置J.有色设备,1998,(01).7王贤琳.冷轧带钢轧机液压自动辊缝控制(AGC)系统设计和计算J.液压与气动,2004,(01)8朱培燕,梁中华.AGC控制技术及其发展趋势J.辽宁科技学院学报,2006,(01)9王益群,孙孟辉,张伟.板带轧机液压AGC系统内模控制研究J.液压与气动.2006(7)10王益群,孙孟辉,张伟.Smith预估控制在冷带轧机液压AGC前馈-反馈KI控制系统中的应用J.液压与气动.2007,(12)11刘春平，张国钧模糊控制的现状与发展J开发经验.2005,(5)12孙蕾,王焱.AGC控制技术的发展过程及趋势J.济南大学学报(自然科学版),2007,(03)13张冬,来存龙.液压系统中污染的控制J.煤矿现代化,2003,(06)14李迎春,付兴建,张飞.液压系统在轧机中的应用研究J.液压与完成日期：完成日期：完成日期：气动,2005,(12)15王星,黄志坚,何祥华.轧机液压系统振动故障的诊断与分析J.南方金属,2010,(03)16YoungGunPU,Kang-YoonLEE.AFullyDigitalAGCSystemwith100MHzBandwidthand35dBDynamicRangePowerDetectorsforDVB-S2ApplicationJ.IEICETransactionsonElectronics.2009,1:4-617RajeshJosephAbraham,D.Das,AmitPatra.AGCstudyofahydrothermalsystemwithSMESandTCPSJ.EuropeanTransactionsonElectricalPower.2009,3:21-2318Egido,I.,Fernandez-Bernal,F.,Rouco,L.TheSpanishAGCSystem:DescriptionandAnalysisJ.IEEETransactionsonPowerSystems,2009,1:30-3219M.S.Calovic,P.C.Stefanov,N.M.AutomaticcorrectionofthesystematicerroronAGCegulatorsduetotie-linelossesJ.Obradovic.EuropeanTransactionsonElectricalPower.2008,3:3-520Zhao,C,Austin,RM,Pan,J.Clinicalsignificanceofatypicalglandularcellsincon