基于深度學(xué)習(xí)與機器視覺的精軋機彎輥力控制方法革新與實踐一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代冶金行業(yè)中，精軋機作為關(guān)鍵的成形設(shè)備，廣泛應(yīng)用于鋼材、銅材、鋁材等金屬材料的制造與加工過程，其對產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率起著決定性作用。隨著工業(yè)產(chǎn)品需求層次的不斷提高，市場對金屬板材的尺寸精度和形狀精度提出了更為嚴(yán)苛的要求。在這種背景下，精軋機的彎輥力控制成為了影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的核心技術(shù)之一。彎輥力控制通過對軋輥施加一定的彎曲力，改變軋輥的彈性變形，進(jìn)而調(diào)整軋機的輥縫形狀，使得軋制后的帶鋼延伸沿橫向均勻分布，最終實現(xiàn)對板形的有效控制。良好的彎輥力控制能夠顯著提高產(chǎn)品的板形質(zhì)量，降低橫向厚度不均勻性，減少次品率，同時還能延長軋輥的使用壽命，提高軋機的生產(chǎn)效率。相關(guān)研究表明，采用精準(zhǔn)的彎輥力控制技術(shù)，可使帶鋼的平直度顯著提高，橫向厚度不均勻性降低20%-25%，軋輥使用壽命增加15%-20%，軋機生產(chǎn)率提高5%-7%。然而，傳統(tǒng)的彎輥力控制方法，如傳統(tǒng)的PID控制和滑?？刂品椒ǎ嬖谥T多難以克服的問題。傳統(tǒng)的PID控制方法對材料品質(zhì)的變化較為敏感，控制精度較低，在面對不同材質(zhì)的金屬材料時，難以保證穩(wěn)定的控制效果，且容易出現(xiàn)飽和現(xiàn)象，導(dǎo)致控制性能下降?；？刂品椒m然在理論上具有較高的控制精度，但在實際應(yīng)用中，需要精確的模型參數(shù)，而這些參數(shù)往往難以準(zhǔn)確獲取，并且該方法對于控制參數(shù)的選擇要求極高，參數(shù)的微小變化可能會導(dǎo)致控制效果的大幅波動，增加了實際操作的難度和復(fù)雜性。這些傳統(tǒng)控制方法的不足，嚴(yán)重制約了精軋機在高精度、高質(zhì)量軋制生產(chǎn)中的應(yīng)用，無法滿足現(xiàn)代冶金行業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率日益增長的需求。因此，研究一種改進(jìn)的精軋機彎輥力控制方法具有重要的現(xiàn)實意義和迫切性。改進(jìn)的精軋機彎輥力控制方法不僅能夠有效提高彎輥力的控制精度，降低材料品質(zhì)等因素對控制效果的影響，從而顯著提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，增強企業(yè)在市場中的競爭力；還能夠促進(jìn)相關(guān)先進(jìn)技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、機器視覺等在冶金行業(yè)中的應(yīng)用與發(fā)展，推動整個行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和轉(zhuǎn)型升級，為冶金行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支持。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在精軋機彎輥力控制領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者和工程師進(jìn)行了大量研究，取得了一系列成果，同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)。早期，傳統(tǒng)控制方法在精軋機彎輥力控制中占據(jù)主導(dǎo)地位。PID控制作為一種經(jīng)典的控制策略，因其算法簡單、易于實現(xiàn)，在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用。通過對比例、積分、微分三個環(huán)節(jié)的參數(shù)調(diào)整，PID控制器能夠根據(jù)設(shè)定值與實際值的偏差，輸出相應(yīng)的控制信號，對彎輥力進(jìn)行調(diào)節(jié)。然而，由于精軋過程中材料特性、軋制速度、軋制力等因素的變化頻繁且復(fù)雜，PID控制難以快速適應(yīng)這些變化，導(dǎo)致控制精度受限。例如，在軋制不同材質(zhì)的金屬板材時，PID控制器需要手動重新調(diào)整參數(shù)，才能達(dá)到較好的控制效果，這在實際生產(chǎn)中增加了操作難度和時間成本。滑?？刂埔云鋵ο到y(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾的強魯棒性而受到關(guān)注。該方法通過設(shè)計滑模面，使系統(tǒng)狀態(tài)在滑模面上滑動，從而實現(xiàn)對彎輥力的精確控制。在理論上，滑?？刂颇軌蛴行Э朔到y(tǒng)的不確定性，提高控制精度。但在實際應(yīng)用中，滑?？刂菩枰_獲取精軋機的數(shù)學(xué)模型參數(shù)，而這些參數(shù)往往受到多種因素的影響，難以準(zhǔn)確測量和確定。此外，滑?？刂浦械亩墩駟栴}也限制了其在精軋機彎輥力控制中的廣泛應(yīng)用，抖振不僅會影響控制精度，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。隨著科技的不斷進(jìn)步，新興的改進(jìn)方法逐漸成為研究熱點。在智能控制方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其強大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，為精軋機彎輥力控制提供了新的思路。通過對大量軋制數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立彎輥力與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系模型，從而實現(xiàn)對彎輥力的精準(zhǔn)預(yù)測和控制。相關(guān)研究表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彎輥力控制方法在處理復(fù)雜非線性系統(tǒng)時，能夠顯著提高控制精度，降低產(chǎn)品的板形缺陷率。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，且訓(xùn)練過程計算復(fù)雜，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，影響模型的泛化能力。模糊控制也是一種有效的改進(jìn)方法，它模仿人類的模糊推理和決策過程，將操作人員的經(jīng)驗和知識轉(zhuǎn)化為模糊規(guī)則，對彎輥力進(jìn)行控制。模糊控制不需要精確的數(shù)學(xué)模型，能夠較好地處理不確定性和非線性問題，在精軋機彎輥力控制中具有一定的優(yōu)勢。不過，模糊控制規(guī)則的制定依賴于經(jīng)驗，缺乏系統(tǒng)性和科學(xué)性，且對于復(fù)雜的精軋過程，模糊控制的精度可能無法滿足要求。在國外，一些先進(jìn)的鋼鐵企業(yè)和研究機構(gòu)在精軋機彎輥力控制方面取得了顯著成果。例如，日本的鋼鐵企業(yè)通過不斷優(yōu)化彎輥力控制算法，結(jié)合先進(jìn)的傳感器技術(shù)和自動化控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了高精度的板形控制，提高了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。德國的研究人員則致力于開發(fā)新型的彎輥力控制策略，如基于模型預(yù)測控制的方法，通過對系統(tǒng)未來狀態(tài)的預(yù)測，提前調(diào)整彎輥力，有效提高了控制的及時性和準(zhǔn)確性。國內(nèi)在精軋機彎輥力控制領(lǐng)域也進(jìn)行了深入研究。眾多高校和科研機構(gòu)與鋼鐵企業(yè)緊密合作，開展產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合攻關(guān)。一方面，對傳統(tǒng)控制方法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提高其在復(fù)雜工況下的控制性能；另一方面，積極探索新興技術(shù)在彎輥力控制中的應(yīng)用，如將深度學(xué)習(xí)、機器視覺等技術(shù)引入精軋機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了對彎輥力的智能化控制。例如，北京科技大學(xué)的研究團(tuán)隊利用機器視覺技術(shù)對軋制過程中的板形進(jìn)行實時監(jiān)測，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了對彎輥力的精準(zhǔn)控制，有效提高了產(chǎn)品的板形質(zhì)量。盡管國內(nèi)外在精軋機彎輥力控制方面取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些問題亟待解決。如現(xiàn)有控制方法在面對極端工況或突發(fā)情況時，控制性能容易下降；不同控制方法之間的融合和協(xié)同應(yīng)用還不夠完善，未能充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢；以及對精軋機彎輥力控制的理論研究還不夠深入，缺乏系統(tǒng)的理論體系支撐等。這些問題限制了精軋機彎輥力控制技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用，需要在后續(xù)的研究中加以解決。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在針對傳統(tǒng)精軋機彎輥力控制方法存在的精度低、對材料品質(zhì)敏感等問題，探索并設(shè)計一種全新的、改進(jìn)的精軋機彎輥力控制方法，以實現(xiàn)彎輥力的精準(zhǔn)控制，提升精軋機的軋制質(zhì)量和生產(chǎn)效率。具體而言，研究目標(biāo)包括以下幾個方面：一是提高彎輥力控制精度，將彎輥力控制誤差降低至±[X]N以內(nèi)，相比傳統(tǒng)控制方法提高[X]%以上，確保在不同軋制工況下，都能實現(xiàn)對彎輥力的精確調(diào)節(jié)，從而有效改善帶鋼的板形質(zhì)量，減少橫向厚度偏差；二是降低材料品質(zhì)對彎輥力控制的影響，使控制方法能夠適應(yīng)多種不同材質(zhì)、不同規(guī)格的金屬材料軋制，減少因材料特性變化導(dǎo)致的控制波動，提高控制的穩(wěn)定性和可靠性；三是通過實驗驗證改進(jìn)方法的有效性和優(yōu)越性，對比傳統(tǒng)控制方法，在實際軋制生產(chǎn)中，使用改進(jìn)方法后的產(chǎn)品次品率降低[X]%以上，生產(chǎn)效率提高[X]%以上，為該方法在冶金行業(yè)的實際應(yīng)用提供有力的數(shù)據(jù)支持和實踐依據(jù)。圍繞上述研究目標(biāo)，本研究的主要內(nèi)容如下：傳統(tǒng)彎輥力控制方法分析：對目前精軋機中常用的傳統(tǒng)PID控制和滑?？刂品椒ㄟM(jìn)行深入剖析，詳細(xì)研究其控制原理、算法實現(xiàn)以及在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。通過理論分析和實際案例研究，明確傳統(tǒng)控制方法在控制精度、對材料品質(zhì)變化的適應(yīng)性、抗干擾能力等方面存在的不足，以及這些不足對精軋機軋制質(zhì)量和生產(chǎn)效率的影響。例如，通過收集實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析傳統(tǒng)PID控制在面對不同材質(zhì)鋼材時，彎輥力控制精度的波動情況，以及滑模控制在模型參數(shù)不準(zhǔn)確時，控制效果的惡化程度，為后續(xù)改進(jìn)方法的設(shè)計提供明確的方向和針對性。改進(jìn)的精軋機彎輥力控制方法設(shè)計：基于深度學(xué)習(xí)和機器視覺技術(shù)，設(shè)計一種全新的精軋機彎輥力控制方法。利用深度學(xué)習(xí)算法強大的非線性映射和自學(xué)習(xí)能力，構(gòu)建彎輥力控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過對大量軋制數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，包括軋制力、軋制速度、材料特性、板形數(shù)據(jù)等，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確捕捉彎輥力與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，實現(xiàn)對彎輥力的精準(zhǔn)預(yù)測和控制。同時，結(jié)合機器視覺技術(shù)，對軋制過程中的工件形態(tài)特征進(jìn)行實時識別和分析，獲取帶鋼的板形信息，如板凸度、平直度等。將機器視覺獲取的信息與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的彎輥力值進(jìn)行融合，通過傳感器檢測到的實際彎輥力值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值之間的誤差，實時修正控制參數(shù)，形成閉環(huán)控制，進(jìn)一步提高彎輥力的控制精度，降低材料品質(zhì)等因素對控制效果的影響。實驗驗證與結(jié)果分析：設(shè)計并開展實驗，對改進(jìn)的彎輥力控制方法進(jìn)行驗證和評估。選取多種不同材質(zhì)、不同規(guī)格的金屬材料進(jìn)行軋制實驗，分別采用傳統(tǒng)的PID控制方法和改進(jìn)的彎輥力控制方法進(jìn)行控制。在實驗過程中，使用高精度的傳感器和測量設(shè)備，實時采集軋制過程中的各項數(shù)據(jù)，包括彎輥力、軋制力、板形參數(shù)等。通過對加工工件的質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行分析，如橫向厚度偏差、板形缺陷率等，對比兩種控制方法的控制精度及材料品質(zhì)影響的程度。運用統(tǒng)計學(xué)方法和數(shù)據(jù)分析工具，對實驗結(jié)果進(jìn)行深入分析，總結(jié)改進(jìn)方法的優(yōu)點和存在的問題。例如，通過方差分析、顯著性檢驗等方法，驗證改進(jìn)方法在提高控制精度、降低材料品質(zhì)影響方面的顯著性差異，為進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化控制方法提供數(shù)據(jù)支持和實踐經(jīng)驗。二、精軋機彎輥力控制的理論基礎(chǔ)2.1精軋機工作原理及結(jié)構(gòu)精軋機作為金屬材料加工過程中的關(guān)鍵設(shè)備，在整個軋制生產(chǎn)流程中扮演著至關(guān)重要的角色，其工作原理基于金屬塑性變形理論，通過軋輥對金屬材料施加壓力，使其在軋輥間產(chǎn)生塑性變形，從而達(dá)到改變材料形狀和尺寸的目的。在實際生產(chǎn)中，金屬材料（如鋼坯、鋁坯等）首先經(jīng)過粗軋階段，初步軋制成一定厚度和寬度的中間坯料，然后進(jìn)入精軋機進(jìn)行進(jìn)一步的精確軋制，以獲得符合特定尺寸精度和形狀要求的成品板材或帶材。從機械結(jié)構(gòu)來看，精軋機主要由以下幾個關(guān)鍵部分組成：軋輥系統(tǒng)：這是精軋機的核心部件，直接作用于金屬材料并使其發(fā)生塑性變形。軋輥系統(tǒng)通常包括工作輥和支撐輥。工作輥是與金屬材料直接接觸的軋輥，其表面質(zhì)量和精度對產(chǎn)品質(zhì)量有著直接影響。在軋制過程中，工作輥承受著巨大的軋制力和摩擦力，因此需要具備高硬度、高強度和良好的耐磨性。支撐輥則位于工作輥下方，主要作用是增強工作輥的剛性，防止工作輥在軋制力作用下發(fā)生過度彎曲，從而保證軋制過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品的尺寸精度。支撐輥的直徑通常比工作輥大，且具有較高的強度和剛度。以某大型鋼鐵企業(yè)的1780mm熱連軋精軋機為例，其工作輥直徑為610-710mm，支撐輥直徑為1300-1400mm。機架：機架是精軋機的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，用于安裝和固定軋輥系統(tǒng)、傳動裝置以及其他輔助部件。機架需要承受軋制過程中產(chǎn)生的巨大軋制力和各種沖擊力，因此必須具有足夠的強度和剛度。常見的機架結(jié)構(gòu)形式有閉式機架和開式機架兩種。閉式機架由一個整體的框架組成，具有較高的強度和剛度，適用于軋制力較大的場合；開式機架則由兩個分開的牌坊組成，便于軋輥的更換和維護(hù)，但強度和剛度相對較低，一般用于軋制力較小的精軋機。機架的材質(zhì)通常采用優(yōu)質(zhì)鑄鋼或鋼板焊接而成，以確保其機械性能滿足工作要求。傳動裝置：傳動裝置的作用是將動力源（如電機）的旋轉(zhuǎn)運動傳遞給軋輥，使其按照設(shè)定的速度和扭矩進(jìn)行轉(zhuǎn)動。傳動裝置通常包括主電機、減速機、聯(lián)軸器、齒輪機座等部件。主電機提供動力，減速機用于降低電機的轉(zhuǎn)速并增大扭矩，聯(lián)軸器用于連接各個傳動部件，保證動力的平穩(wěn)傳遞，齒輪機座則將動力分配到各個軋輥上，實現(xiàn)軋輥的同步轉(zhuǎn)動。傳動裝置的性能直接影響著精軋機的軋制速度和軋制力控制精度，因此在設(shè)計和選擇時需要根據(jù)精軋機的工作要求進(jìn)行合理配置。例如，某高速線材精軋機采用了大功率直流電機作為主電機，通過多級減速機和高精度齒輪機座，實現(xiàn)了軋輥的高速穩(wěn)定轉(zhuǎn)動，最高軋制速度可達(dá)120m/s以上。壓下裝置：壓下裝置用于調(diào)整軋輥之間的輥縫大小，從而控制軋制產(chǎn)品的厚度。常見的壓下裝置有手動壓下、電動壓下和液壓壓下三種形式。手動壓下裝置結(jié)構(gòu)簡單，但操作費力且精度較低，一般用于小型精軋機或作為備用裝置；電動壓下裝置通過電機驅(qū)動絲杠螺母機構(gòu)來實現(xiàn)軋輥的升降，操作相對方便，精度也較高，應(yīng)用較為廣泛；液壓壓下裝置則利用液壓缸的伸縮來調(diào)整軋輥位置，具有響應(yīng)速度快、控制精度高、能承受較大軋制力等優(yōu)點，在現(xiàn)代大型精軋機中得到了廣泛應(yīng)用。液壓壓下裝置還可以與自動化控制系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)對軋制過程的實時監(jiān)控和精確控制，根據(jù)軋制力、板形等參數(shù)的變化自動調(diào)整輥縫，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。彎輥裝置：彎輥裝置是實現(xiàn)彎輥力控制的關(guān)鍵部件，通過向軋輥施加一定的彎曲力，改變軋輥的彈性變形，進(jìn)而調(diào)整輥縫形狀，達(dá)到控制板形的目的。彎輥裝置通常由彎輥液壓缸、活塞、活塞桿、軸承座等部件組成。彎輥液壓缸通過向活塞施加液壓油壓力，使活塞桿產(chǎn)生伸縮運動，從而對軋輥施加彎曲力。彎輥裝置可分為工作輥彎輥和支撐輥彎輥兩種類型，其中工作輥彎輥又可分為正彎和負(fù)彎。正彎是指彎輥力使軋輥產(chǎn)生的彎曲方向與軋制力引起的彎曲方向相反，可減小輥縫凸度；負(fù)彎則是指彎輥力引起的軋輥彎曲方向與軋制力引起的彎曲方向相同，會增大輥縫凸度。在實際應(yīng)用中，根據(jù)軋制工藝和產(chǎn)品板形要求，合理選擇彎輥方式和彎輥力大小，能夠有效改善帶鋼的板形質(zhì)量。2.2彎輥力控制對產(chǎn)品質(zhì)量的影響在精軋機的軋制過程中，彎輥力作為關(guān)鍵的控制參數(shù)，對產(chǎn)品質(zhì)量起著決定性作用。彎輥力通過改變軋輥撓度和輥縫形狀，直接影響帶鋼的板形、厚度精度和表面質(zhì)量，精確控制彎輥力是確保生產(chǎn)出高質(zhì)量金屬板材的必要條件。彎輥力對軋輥撓度和輥縫形狀有著直接且顯著的影響。在軋制過程中，軋輥受到軋制力的作用會產(chǎn)生一定的彎曲變形，即撓度。當(dāng)施加彎輥力時，軋輥的受力狀態(tài)發(fā)生改變，從而導(dǎo)致軋輥撓度發(fā)生相應(yīng)變化。具體而言，正彎輥力會使軋輥產(chǎn)生與軋制力引起的彎曲方向相反的變形，從而減小軋輥的撓度；負(fù)彎輥力則使軋輥的彎曲方向與軋制力引起的彎曲方向相同，進(jìn)而增大軋輥撓度。這種軋輥撓度的變化直接反映在輥縫形狀上，使得輥縫在橫向方向上的分布發(fā)生改變，如輥縫凸度或凹度的變化。板形作為衡量帶鋼質(zhì)量的重要指標(biāo)，與彎輥力控制密切相關(guān)。理想的板形要求帶鋼在橫向方向上的延伸均勻一致，這樣在軋制完成后，帶鋼能夠保持平整，無浪形、瓢曲等板形缺陷。然而，在實際軋制過程中，由于多種因素的影響，如軋制力的不均勻分布、軋輥的磨損和熱膨脹等，帶鋼往往會出現(xiàn)不同程度的板形問題。彎輥力的精確控制能夠有效調(diào)整輥縫形狀，補償因各種因素導(dǎo)致的帶鋼橫向延伸不均，從而改善板形質(zhì)量。相關(guān)研究表明，在某冷軋生產(chǎn)線上，通過合理調(diào)整彎輥力，將彎輥力控制誤差從±5kN降低至±2kN，帶鋼的平直度偏差從±15I單位降低至±8I單位，板形質(zhì)量得到顯著提升。彎輥力控制對帶鋼的厚度精度也有著重要影響。在軋制過程中，輥縫形狀的變化直接決定了帶鋼的厚度分布。如果彎輥力控制不當(dāng)，導(dǎo)致輥縫形狀不合理，會使帶鋼在橫向方向上的厚度出現(xiàn)偏差，即所謂的橫向厚度不均。這種橫向厚度不均不僅影響帶鋼的尺寸精度，還會在后續(xù)加工過程中引發(fā)一系列問題，如沖壓時的變形不均勻，降低產(chǎn)品的合格率。通過精確控制彎輥力，使輥縫形狀與帶鋼的軋制要求相匹配，可以有效減小橫向厚度偏差，提高帶鋼的厚度精度。例如，在某熱軋精軋機中，采用先進(jìn)的彎輥力控制策略后，帶鋼的橫向厚度偏差從±0.15mm降低至±0.08mm，滿足了高精度產(chǎn)品的生產(chǎn)需求。帶鋼的表面質(zhì)量同樣受到彎輥力控制的影響。當(dāng)彎輥力控制不佳時，輥縫形狀的異常會導(dǎo)致帶鋼在軋制過程中與軋輥之間的接觸壓力分布不均勻。這種不均勻的接觸壓力可能會使帶鋼表面產(chǎn)生劃傷、壓痕等缺陷，嚴(yán)重影響帶鋼的表面質(zhì)量和外觀。此外，不合理的彎輥力還可能導(dǎo)致帶鋼在軋制過程中出現(xiàn)振動，進(jìn)一步加劇表面質(zhì)量問題。通過精確控制彎輥力，保證輥縫形狀的合理性，能夠使帶鋼與軋輥之間的接觸壓力均勻分布，減少表面缺陷的產(chǎn)生，提高帶鋼的表面質(zhì)量。在實際生產(chǎn)中，某鋼鐵企業(yè)通過優(yōu)化彎輥力控制，使帶鋼表面劃傷和壓痕缺陷的發(fā)生率降低了30%以上，提升了產(chǎn)品的市場競爭力。精確控制彎輥力對于提高產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。它不僅能夠有效改善板形，減少板形缺陷，提高帶鋼的平整度；還能提高帶鋼的厚度精度，滿足高精度產(chǎn)品的生產(chǎn)要求；同時，通過保證帶鋼與軋輥之間的均勻接觸，減少表面缺陷的產(chǎn)生，提升帶鋼的表面質(zhì)量。因此，在精軋機的軋制過程中，必須重視彎輥力的控制，采用先進(jìn)的控制方法和技術(shù)，實現(xiàn)彎輥力的精確調(diào)節(jié)，以確保生產(chǎn)出高質(zhì)量的金屬板材，滿足市場對高品質(zhì)產(chǎn)品的需求。2.3彎輥力控制的基本原理彎輥力控制作為精軋機板形控制的核心技術(shù)，其基本原理是通過調(diào)節(jié)彎輥液壓缸的壓力和流量，實現(xiàn)對彎輥力大小的精確控制，進(jìn)而改變軋輥的彈性變形，最終達(dá)到調(diào)整輥縫形狀和控制板形的目的。在精軋機的彎輥裝置中，彎輥液壓缸是實現(xiàn)彎輥力施加的關(guān)鍵執(zhí)行元件。當(dāng)液壓油進(jìn)入彎輥液壓缸時，在液體壓力的作用下，活塞推動活塞桿運動，活塞桿與軋輥軸承座相連，從而將力傳遞給軋輥，使軋輥產(chǎn)生彎曲變形。根據(jù)帕斯卡原理，液壓缸內(nèi)的液體壓力P與作用在活塞上的力F以及活塞的有效面積A之間存在如下關(guān)系：F=P\timesA。通過調(diào)節(jié)液壓系統(tǒng)中溢流閥、節(jié)流閥等元件的開度，可以精確控制進(jìn)入彎輥液壓缸的液壓油壓力P，同時，通過調(diào)節(jié)液壓泵的輸出流量或采用流量控制閥，可以控制液壓油進(jìn)入液壓缸的速度，從而實現(xiàn)對彎輥力施加過程的動態(tài)控制。彎輥力的變化直接影響軋輥的彈性變形。根據(jù)材料力學(xué)中的梁彎曲理論，軋輥在彎輥力和軋制力的共同作用下，可視為承受橫向載荷的彈性梁。當(dāng)彎輥力作用于軋輥時，軋輥產(chǎn)生的彎曲變形量\delta與彎輥力F、軋輥的抗彎剛度EI以及軋輥的長度L等因素有關(guān)，其關(guān)系可近似用以下公式表示：\delta=\frac{FL^3}{3EI}。其中，E為軋輥材料的彈性模量，反映了材料抵抗彈性變形的能力；I為軋輥截面的慣性矩，與軋輥的截面形狀和尺寸有關(guān)，它體現(xiàn)了軋輥截面抵抗彎曲變形的能力。從公式中可以看出，在其他條件不變的情況下，彎輥力越大，軋輥的彎曲變形量就越大；而軋輥的抗彎剛度越大，在相同彎輥力作用下，軋輥的彎曲變形量就越小。軋輥的彈性變形又與輥縫形狀密切相關(guān)。在軋制過程中，理想的輥縫形狀應(yīng)能保證帶鋼在橫向方向上的均勻延伸，從而獲得良好的板形。當(dāng)軋輥在彎輥力作用下發(fā)生彈性變形時，輥縫在橫向方向上的分布會發(fā)生改變。例如，正彎輥力使軋輥產(chǎn)生與軋制力引起的彎曲方向相反的變形，減小了軋輥的撓度，使得輥縫凸度減?。回?fù)彎輥力則使軋輥的彎曲方向與軋制力引起的彎曲方向相同，增大了軋輥撓度，進(jìn)而增大輥縫凸度。這種輥縫形狀的變化直接影響帶鋼在軋制過程中的受力狀態(tài)和變形行為。如果輥縫形狀不合理，帶鋼在橫向方向上的延伸將不均勻，從而導(dǎo)致板形缺陷的產(chǎn)生，如出現(xiàn)邊浪、中浪等。因此，通過精確控制彎輥力，調(diào)整軋輥的彈性變形，使輥縫形狀與帶鋼的軋制要求相匹配，是實現(xiàn)良好板形控制的關(guān)鍵。在實際應(yīng)用中，彎輥力與軋輥變形、板形控制之間的關(guān)系可以通過建立數(shù)學(xué)模型來描述。常見的數(shù)學(xué)模型包括基于彈性力學(xué)理論的解析模型和基于有限元方法的數(shù)值模型。解析模型通?；谝恍┖喕僭O(shè)，如將軋輥視為簡支梁或連續(xù)梁，通過求解梁的彎曲微分方程來得到軋輥的變形和輥縫形狀。這類模型具有計算速度快、物理意義明確等優(yōu)點，但由于簡化假設(shè)的存在，其計算精度往往受到一定限制。有限元模型則是將軋輥和帶鋼離散為有限個單元，通過建立單元的力學(xué)平衡方程，求解整個系統(tǒng)的力學(xué)響應(yīng)，從而得到軋輥的變形和帶鋼的軋制過程。有限元模型能夠更準(zhǔn)確地考慮軋輥和帶鋼的幾何形狀、材料特性以及接觸條件等復(fù)雜因素，計算精度較高，但計算量較大，對計算機硬件要求也較高。在實際的精軋機彎輥力控制中，往往將解析模型和有限元模型相結(jié)合，利用解析模型進(jìn)行快速的預(yù)計算和參數(shù)優(yōu)化，再利用有限元模型進(jìn)行精確的模擬和驗證，以實現(xiàn)對彎輥力的高效、精確控制。三、傳統(tǒng)精軋機彎輥力控制方法剖析3.1傳統(tǒng)PID控制方法3.1.1PID控制原理及應(yīng)用PID控制作為一種經(jīng)典的反饋控制策略，在工業(yè)自動化領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，在精軋機彎輥力控制中也占據(jù)著重要地位。其控制原理基于比例（P）、積分（I）、微分（D）三個基本環(huán)節(jié)，通過對設(shè)定值與實際值之間偏差的運算，輸出相應(yīng)的控制信號，實現(xiàn)對彎輥力的精確調(diào)節(jié)。比例環(huán)節(jié)是PID控制的基礎(chǔ)，其作用是根據(jù)偏差的大小成比例地輸出控制信號。當(dāng)系統(tǒng)存在偏差e(t)時，比例環(huán)節(jié)的輸出u_P(t)與偏差成正比，即u_P(t)=K_Pe(t)，其中K_P為比例系數(shù)。比例系數(shù)K_P的大小直接影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度和控制精度。增大K_P可以加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，使系統(tǒng)對偏差的反應(yīng)更加靈敏，但如果K_P過大，系統(tǒng)會產(chǎn)生較大的超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。在精軋機彎輥力控制中，比例環(huán)節(jié)能夠快速對彎輥力的偏差做出響應(yīng)，當(dāng)檢測到實際彎輥力與設(shè)定值存在偏差時，通過調(diào)整比例環(huán)節(jié)的輸出，迅速改變彎輥液壓缸的壓力，從而使彎輥力朝著設(shè)定值的方向變化。積分環(huán)節(jié)的主要作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。在軋制過程中，由于各種干擾因素的存在，僅依靠比例環(huán)節(jié)控制，系統(tǒng)往往會存在一定的穩(wěn)態(tài)誤差，即實際彎輥力無法完全達(dá)到設(shè)定值。積分環(huán)節(jié)通過對偏差的積分運算，將過去一段時間內(nèi)的偏差累積起來，其輸出u_I(t)與偏差的積分成正比，即u_I(t)=K_I\int_{0}^{t}e(\tau)d\tau，其中K_I為積分系數(shù)。隨著時間的推移，積分項會不斷積累，當(dāng)系統(tǒng)存在穩(wěn)態(tài)誤差時，積分環(huán)節(jié)的輸出會逐漸增大，從而調(diào)整控制信號，使系統(tǒng)消除穩(wěn)態(tài)誤差。在精軋機彎輥力控制中，積分環(huán)節(jié)能夠不斷修正彎輥力的偏差，確保在長時間運行過程中，彎輥力能夠穩(wěn)定在設(shè)定值附近，提高控制的準(zhǔn)確性。然而，積分系數(shù)K_I也不能過大，否則會導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)速度變慢，甚至出現(xiàn)積分飽和現(xiàn)象，使系統(tǒng)的動態(tài)性能惡化。微分環(huán)節(jié)則主要用于預(yù)測偏差的變化趨勢，提前對系統(tǒng)進(jìn)行控制，以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能。微分環(huán)節(jié)的輸出u_D(t)與偏差的變化率成正比，即u_D(t)=K_D\frac{de(t)}{dt}，其中K_D為微分系數(shù)。當(dāng)系統(tǒng)的偏差變化較快時，微分環(huán)節(jié)會輸出較大的控制信號，提前對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，抑制偏差的進(jìn)一步增大，從而減小系統(tǒng)的超調(diào)量，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。在精軋機彎輥力控制中，當(dāng)軋制過程中出現(xiàn)突發(fā)的干擾或工況變化時，微分環(huán)節(jié)能夠快速感知偏差的變化趨勢，及時調(diào)整彎輥力，使系統(tǒng)能夠快速適應(yīng)變化，保持穩(wěn)定的軋制狀態(tài)。但微分環(huán)節(jié)對噪聲較為敏感，如果噪聲較大，會導(dǎo)致微分環(huán)節(jié)的輸出波動劇烈，反而影響系統(tǒng)的控制性能。在精軋機彎輥力控制中，PID控制器的參數(shù)調(diào)整是實現(xiàn)良好控制效果的關(guān)鍵。通常采用的參數(shù)調(diào)整方法有經(jīng)驗試湊法、Ziegler-Nichols法等。經(jīng)驗試湊法是根據(jù)操作人員的經(jīng)驗，先設(shè)定一組初始參數(shù)，然后在實際運行過程中，觀察系統(tǒng)的響應(yīng)曲線，根據(jù)響應(yīng)曲線的特征，如超調(diào)量、調(diào)節(jié)時間、穩(wěn)態(tài)誤差等，逐步調(diào)整比例、積分、微分系數(shù)，直到系統(tǒng)達(dá)到滿意的控制性能。Ziegler-Nichols法是一種基于實驗的參數(shù)整定方法，通過在系統(tǒng)中加入階躍信號，記錄系統(tǒng)的響應(yīng)曲線，根據(jù)響應(yīng)曲線的特征，利用Ziegler-Nichols公式計算出PID控制器的參數(shù)。此外，還有一些基于智能算法的參數(shù)優(yōu)化方法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，這些方法能夠在更廣闊的參數(shù)空間內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)，提高參數(shù)調(diào)整的效率和精度。3.1.2實際應(yīng)用案例分析以某鋼廠1780mm熱連軋精軋機為例，深入分析傳統(tǒng)PID控制在實際生產(chǎn)中的應(yīng)用情況，該精軋機主要用于生產(chǎn)厚度為1.2-12.7mm、寬度為900-1650mm的熱軋帶鋼，其彎輥力控制系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的PID控制策略。在實際軋制過程中，選取了一批具有代表性的軋制工況進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。其中，一組典型的軋制數(shù)據(jù)如下：軋制速度為8m/s，帶鋼厚度設(shè)定值為4.0mm，寬度為1200mm，材質(zhì)為Q235B。在PID控制下，彎輥力的設(shè)定值為2500kN。通過安裝在軋機上的高精度壓力傳感器，實時采集彎輥力的實際值，并利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)記錄了整個軋制過程中彎輥力的變化情況。從彎輥力的響應(yīng)特性來看，當(dāng)系統(tǒng)啟動并開始軋制時，彎輥力能夠迅速響應(yīng)設(shè)定值的變化，在較短的時間內(nèi)達(dá)到接近設(shè)定值的水平。在這個過程中，比例環(huán)節(jié)發(fā)揮了主要作用，快速對初始偏差做出反應(yīng)，使彎輥力快速上升。然而，由于軋制過程中存在各種干擾因素，如帶鋼材質(zhì)的微小不均勻、軋輥的熱膨脹等，彎輥力在達(dá)到設(shè)定值后，會出現(xiàn)一定程度的波動。在波動過程中，積分環(huán)節(jié)開始發(fā)揮作用，不斷累積偏差，對彎輥力進(jìn)行微調(diào)，以減小波動幅度。微分環(huán)節(jié)則對彎輥力的變化趨勢進(jìn)行預(yù)測，在彎輥力波動加劇之前，提前調(diào)整控制信號，抑制波動的進(jìn)一步擴大。關(guān)于控制精度，通過對采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)彎輥力的實際值與設(shè)定值之間存在一定的偏差。在上述典型軋制工況下，彎輥力的控制誤差在±50kN左右。雖然在大部分情況下，這個誤差范圍能夠滿足一定的生產(chǎn)要求，但對于一些對板形質(zhì)量要求極高的產(chǎn)品來說，這個控制精度略顯不足。例如，在生產(chǎn)高精度汽車板時，對帶鋼的板形精度要求極高，微小的彎輥力偏差都可能導(dǎo)致板形缺陷的產(chǎn)生，影響產(chǎn)品質(zhì)量。彎輥力控制精度對板形有著顯著影響。當(dāng)彎輥力控制精度較高時，能夠有效調(diào)整輥縫形狀，使帶鋼在橫向方向上的延伸均勻一致，從而獲得良好的板形。然而，在實際應(yīng)用中，由于PID控制的精度有限，彎輥力的波動會導(dǎo)致輥縫形狀的不穩(wěn)定，進(jìn)而影響帶鋼的板形質(zhì)量。通過對軋制后的帶鋼進(jìn)行板形檢測，發(fā)現(xiàn)存在一定程度的邊浪和中浪缺陷。經(jīng)分析，這些板形缺陷與彎輥力的波動密切相關(guān)，當(dāng)彎輥力出現(xiàn)正偏差時，容易導(dǎo)致邊浪的產(chǎn)生；當(dāng)彎輥力出現(xiàn)負(fù)偏差時，則容易引發(fā)中浪。在該鋼廠的實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)PID控制在精軋機彎輥力控制方面取得了一定的效果，能夠在一定程度上滿足生產(chǎn)需求。但由于其控制精度有限，對板形質(zhì)量的控制存在一定的局限性，尤其是在面對對板形精度要求極高的產(chǎn)品時，難以保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。這也凸顯了研究和改進(jìn)精軋機彎輥力控制方法的必要性和緊迫性。3.1.3存在的問題與局限性盡管傳統(tǒng)PID控制在精軋機彎輥力控制中得到了廣泛應(yīng)用，但隨著冶金行業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率要求的不斷提高，其存在的問題與局限性也日益凸顯，這些問題嚴(yán)重制約了精軋機的軋制性能和產(chǎn)品質(zhì)量的提升。PID控制對材料品質(zhì)的變化較為敏感。在實際軋制過程中，不同批次的金屬材料，其化學(xué)成分、組織結(jié)構(gòu)和力學(xué)性能等往往存在一定的差異。這些材料品質(zhì)的變化會導(dǎo)致軋制過程中的軋制力、摩擦系數(shù)等參數(shù)發(fā)生改變，從而影響彎輥力的控制效果。例如，當(dāng)軋制材質(zhì)較硬的鋼材時，所需的軋制力較大，軋輥的彈性變形也相應(yīng)增大，此時如果PID控制器的參數(shù)不能及時調(diào)整，彎輥力的控制精度就會受到影響，容易出現(xiàn)彎輥力過大或過小的情況，進(jìn)而導(dǎo)致板形缺陷的產(chǎn)生。由于PID控制器的參數(shù)通常是根據(jù)某一特定材質(zhì)的材料進(jìn)行整定的，當(dāng)面對不同材質(zhì)的材料時，難以保證控制效果的穩(wěn)定性，需要操作人員手動重新調(diào)整參數(shù)，這不僅增加了操作難度和工作量，還容易因參數(shù)調(diào)整不當(dāng)而影響產(chǎn)品質(zhì)量。傳統(tǒng)PID控制的精度相對較低，難以滿足現(xiàn)代高精度軋制的要求。在精軋機的軋制過程中，彎輥力的精確控制對于保證板形質(zhì)量至關(guān)重要。然而，由于PID控制算法本身的局限性，其控制精度受到比例、積分、微分系數(shù)的制約。在實際應(yīng)用中，為了兼顧系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度，往往需要在控制精度上做出一定的妥協(xié)。當(dāng)系統(tǒng)受到外界干擾或工況發(fā)生變化時，PID控制器難以快速、準(zhǔn)確地調(diào)整彎輥力，導(dǎo)致彎輥力的實際值與設(shè)定值之間存在較大偏差，從而影響帶鋼的板形精度和厚度精度。例如，在軋制過程中，當(dāng)軋輥出現(xiàn)磨損或熱膨脹時，會導(dǎo)致輥縫形狀發(fā)生變化，此時PID控制器需要對彎輥力進(jìn)行精確調(diào)整，以補償輥縫形狀的變化。但由于其控制精度有限，很難實現(xiàn)對彎輥力的精確調(diào)節(jié)，使得帶鋼的橫向厚度偏差增大，板形質(zhì)量下降。PID控制還容易出現(xiàn)飽和現(xiàn)象。在軋制過程中，當(dāng)系統(tǒng)受到較大的干擾或設(shè)定值發(fā)生大幅度變化時，PID控制器的輸出可能會超出執(zhí)行機構(gòu)（如彎輥液壓缸）的工作范圍，導(dǎo)致執(zhí)行機構(gòu)飽和。一旦執(zhí)行機構(gòu)飽和，控制器的輸出就無法有效地控制彎輥力，系統(tǒng)的控制性能會急劇下降。例如，在軋制過程中突然遇到較大的沖擊載荷時，PID控制器為了減小偏差，會輸出較大的控制信號，使彎輥液壓缸的壓力迅速上升。當(dāng)壓力超過液壓缸的額定壓力時，液壓缸就會進(jìn)入飽和狀態(tài)，此時無論控制器如何調(diào)整輸出，彎輥力都無法繼續(xù)增大，從而導(dǎo)致系統(tǒng)失控，影響軋制過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量。而且，當(dāng)執(zhí)行機構(gòu)從飽和狀態(tài)恢復(fù)時，由于積分環(huán)節(jié)的累積作用，容易產(chǎn)生較大的超調(diào)，進(jìn)一步影響系統(tǒng)的控制性能。傳統(tǒng)PID控制在精軋機彎輥力控制中存在對材料品質(zhì)敏感、控制精度低和易飽和等問題，這些問題嚴(yán)重影響了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。為了滿足現(xiàn)代冶金行業(yè)對高精度、高質(zhì)量軋制的需求，迫切需要研究和開發(fā)一種更加先進(jìn)、有效的精軋機彎輥力控制方法，以克服傳統(tǒng)PID控制的不足，提升精軋機的軋制性能和產(chǎn)品質(zhì)量。3.2滑模控制方法3.2.1滑?？刂圃砑疤攸c滑模控制，又稱變結(jié)構(gòu)控制，本質(zhì)上屬于一類特殊的非線性控制策略，其顯著特征在于控制的不連續(xù)性。該控制策略的獨特之處在于，系統(tǒng)的“結(jié)構(gòu)”并非固定不變，而是能夠在動態(tài)運行過程中，依據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)，如偏差及其各階導(dǎo)數(shù)等信息，有針對性地持續(xù)變化，從而驅(qū)使系統(tǒng)沿著預(yù)先設(shè)定的“滑動模態(tài)”狀態(tài)軌跡運行。滑?？刂频暮诵脑砘谙到y(tǒng)所期望的動態(tài)特性來設(shè)計切換超平面。在系統(tǒng)運行時，滑動模態(tài)控制器會促使系統(tǒng)狀態(tài)從超平面之外逐步向切換超平面收斂。一旦系統(tǒng)狀態(tài)到達(dá)切換超平面，控制作用將確保系統(tǒng)沿著該超平面朝著系統(tǒng)原點移動，這個沿著切換超平面趨近原點的過程即為滑?？刂啤Ｒ砸粋€簡單的二階線性系統(tǒng)\dot{x}_1=x_2，\dot{x}_2=u+d（其中x_1、x_2為系統(tǒng)狀態(tài)變量，u為控制輸入，d為外部干擾）為例，假設(shè)期望系統(tǒng)狀態(tài)最終穩(wěn)定在原點(0,0)，可設(shè)計切換函數(shù)s=cx_1+x_2（c為常數(shù)）。當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)在切換超平面s=0之外時，通過控制輸入u的切換，使系統(tǒng)狀態(tài)向超平面移動；當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)到達(dá)超平面s=0后，系統(tǒng)將保持在該平面上運動，并最終趨向原點?；？刂凭哂幸幌盗酗@著的特點，使其在工業(yè)控制領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。首先，滑?？刂茖ο到y(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾具有很強的魯棒性。由于滑動模態(tài)的特性僅取決于切換超平面的設(shè)計，而與對象的參數(shù)及外部擾動無關(guān)，因此即使系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生較大變化或受到較強的外部干擾，滑?？刂迫阅鼙ＷC系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制性能。例如，在軋機主傳動系統(tǒng)中，當(dāng)受到外界激振或內(nèi)部零部件磨損導(dǎo)致參數(shù)變化時，滑?？刂颇軌蛴行б种谱约ふ駝?，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。其次，滑?？刂凭哂锌焖夙憫?yīng)性。在系統(tǒng)狀態(tài)偏離期望軌跡時，滑?？刂颇軌蜓杆僬{(diào)整控制輸入，使系統(tǒng)快速回到預(yù)定的滑動模態(tài)軌跡上，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)的快速控制。再者，滑?？刂茻o需對系統(tǒng)進(jìn)行在線辨識。它不依賴于系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，只需根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)信息進(jìn)行控制決策，這在實際應(yīng)用中大大降低了對系統(tǒng)模型精度的要求，提高了控制方法的通用性和適應(yīng)性。此外，滑模控制的物理實現(xiàn)相對簡單，其控制算法主要基于狀態(tài)反饋和切換邏輯，易于在硬件系統(tǒng)中實現(xiàn)。然而，滑?？刂埔泊嬖谝恍┎蛔阒?，其中最主要的問題是抖振現(xiàn)象。當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑動模態(tài)面后，由于控制的不連續(xù)性，系統(tǒng)難以嚴(yán)格沿著滑動模態(tài)面向平衡點滑動，而是在其兩側(cè)來回穿越地趨近平衡點，從而產(chǎn)生抖振。抖振不僅會影響系統(tǒng)的控制精度，還可能導(dǎo)致系統(tǒng)的機械磨損加劇、能量消耗增加，甚至在某些情況下會使系統(tǒng)失去穩(wěn)定性。例如，在精軋機彎輥力控制中，抖振可能會導(dǎo)致彎輥力的波動，進(jìn)而影響帶鋼的板形質(zhì)量。3.2.2滑?？刂圃诰垯C中的應(yīng)用實例在某實際精軋機項目中，為了提升彎輥力控制的精度和穩(wěn)定性，引入了滑模控制方法。該精軋機主要用于生產(chǎn)高精度的冷軋帶鋼，對彎輥力的控制精度要求極高。在實施滑?？刂茣r，首先需要建立精軋機彎輥力控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。通過對軋機的機械結(jié)構(gòu)、液壓系統(tǒng)以及軋制過程中的力學(xué)關(guān)系進(jìn)行深入分析，結(jié)合相關(guān)的物理定律和經(jīng)驗公式，建立了包含軋輥彈性變形、彎輥液壓缸動態(tài)特性以及軋制力變化等因素的數(shù)學(xué)模型。在這個模型中，將彎輥力作為控制輸入，軋輥撓度和帶鋼板形參數(shù)作為輸出，為后續(xù)的滑?？刂破髟O(shè)計提供了基礎(chǔ)?；诮⒌臄?shù)學(xué)模型，設(shè)計了滑?？刂破鳌８鶕?jù)系統(tǒng)期望的動態(tài)性能，如快速響應(yīng)、高精度控制等要求，確定了切換函數(shù)和控制律。切換函數(shù)的設(shè)計充分考慮了彎輥力與軋輥撓度、板形之間的關(guān)系，確保系統(tǒng)狀態(tài)能夠快速收斂到滑動模態(tài)面上?？刂坡蓜t根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)在切換面兩側(cè)的位置，采用不同的控制策略，使系統(tǒng)在滑動模態(tài)下穩(wěn)定運行。在實際應(yīng)用中，為了提高滑?？刂频男阅?，還對控制器進(jìn)行了優(yōu)化。例如，通過調(diào)整切換函數(shù)中的參數(shù)，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和魯棒性；采用邊界層法來削弱抖振現(xiàn)象，在切換面附近設(shè)置一個邊界層，當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)入邊界層后，采用連續(xù)控制代替不連續(xù)控制，有效減少了抖振對系統(tǒng)的影響。經(jīng)過實際運行測試，滑?？刂圃诰垯C彎輥力控制中取得了顯著的效果。與傳統(tǒng)的PID控制方法相比，滑?？刂葡碌膹澼伭刂凭鹊玫搅舜蠓嵘?。在相同的軋制工況下，彎輥力的控制誤差從傳統(tǒng)PID控制的±50kN降低到了±20kN以內(nèi)，控制精度提高了60%以上。帶鋼的板形質(zhì)量也得到了明顯改善，板形缺陷率從原來的5%降低到了2%以下。這表明滑模控制能夠更有效地根據(jù)軋制過程中的各種變化，精確調(diào)整彎輥力，從而保證帶鋼在橫向方向上的均勻延伸，減少板形缺陷的產(chǎn)生。在面對軋制過程中的各種干擾和參數(shù)變化時，滑?？刂普宫F(xiàn)出了出色的魯棒性。當(dāng)軋制材料的材質(zhì)發(fā)生變化或軋輥出現(xiàn)一定程度的磨損時，滑模控制系統(tǒng)能夠迅速調(diào)整彎輥力，保持系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，而傳統(tǒng)PID控制方法則會出現(xiàn)較大的控制波動，影響產(chǎn)品質(zhì)量。3.2.3應(yīng)用難點與挑戰(zhàn)盡管滑?？刂圃诶碚撋暇哂兄T多優(yōu)勢，但在實際應(yīng)用于精軋機彎輥力控制時，仍面臨著一些難以克服的難點與挑戰(zhàn)?；？刂菩枰_的模型參數(shù)。在設(shè)計滑?？刂破鲿r，準(zhǔn)確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型是基礎(chǔ)。然而，精軋機的軋制過程極其復(fù)雜，受到多種因素的綜合影響，如軋輥的彈性變形、軋制力的動態(tài)變化、材料特性的差異以及液壓系統(tǒng)的非線性等。這些因素使得建立精確的數(shù)學(xué)模型變得異常困難。即使通過各種理論分析和實驗測試建立了數(shù)學(xué)模型，模型參數(shù)也會隨著軋制工況的變化而發(fā)生改變。例如，軋輥在長時間軋制過程中會逐漸磨損，其彈性模量和慣性矩等參數(shù)會發(fā)生變化；不同批次的軋制材料，其力學(xué)性能也存在差異。這些參數(shù)的不確定性會導(dǎo)致滑模控制器的性能下降，甚至使系統(tǒng)失去穩(wěn)定性。如果模型參數(shù)不準(zhǔn)確，切換函數(shù)和控制律的設(shè)計就無法準(zhǔn)確反映系統(tǒng)的實際動態(tài)特性，從而影響滑模控制的效果?；？刂茖τ诳刂茀?shù)的選擇要求極高?？刂茀?shù)的微小變化可能會對控制性能產(chǎn)生顯著影響。在實際應(yīng)用中，如何選擇合適的控制參數(shù)是一個難題。例如，切換函數(shù)中的系數(shù)、控制律中的增益等參數(shù)，需要根據(jù)具體的系統(tǒng)特性和控制要求進(jìn)行精心調(diào)整。如果參數(shù)選擇不當(dāng)，可能會導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)速度過慢、超調(diào)量過大，甚至出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象。而且，由于精軋機的軋制工況復(fù)雜多變，單一的控制參數(shù)往往無法滿足所有工況的要求，需要根據(jù)不同的軋制條件實時調(diào)整控制參數(shù)，這進(jìn)一步增加了參數(shù)選擇和調(diào)整的難度。目前，參數(shù)調(diào)整主要依賴于經(jīng)驗和試湊法，缺乏系統(tǒng)的理論指導(dǎo)，這不僅耗費大量的時間和精力，還難以保證控制參數(shù)的最優(yōu)性?；？刂浦械亩墩駟栴}也是實際應(yīng)用中的一大障礙。如前所述，抖振會影響控制精度，導(dǎo)致系統(tǒng)的機械磨損加劇，甚至可能引發(fā)系統(tǒng)的不穩(wěn)定。盡管已經(jīng)提出了多種方法來削弱抖振，如邊界層法、積分滑模控制等，但這些方法在實際應(yīng)用中仍存在一定的局限性。邊界層法雖然能夠在一定程度上削弱抖振，但會降低系統(tǒng)的魯棒性；積分滑?？刂齐m然可以提高系統(tǒng)的抗干擾能力，但會增加控制器的復(fù)雜度，且在某些情況下抖振問題仍然無法得到有效解決。此外，抖振的產(chǎn)生機制較為復(fù)雜，與系統(tǒng)的非線性特性、控制算法以及外部干擾等多種因素有關(guān)，這使得徹底消除抖振變得十分困難。四、改進(jìn)的精軋機彎輥力控制方法設(shè)計4.1基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建4.1.1深度學(xué)習(xí)算法選擇在精軋機彎輥力控制領(lǐng)域，為了實現(xiàn)高精度的控制目標(biāo)，需要從多種深度學(xué)習(xí)算法中篩選出最適宜構(gòu)建彎輥力控制模型的算法。常見的深度學(xué)習(xí)算法包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們各自具有獨特的優(yōu)勢和適用場景。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其工作原理基于誤差反向傳播算法，通過將輸出層的誤差沿著網(wǎng)絡(luò)反向傳播，來調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)重和偏置，從而實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的非線性映射。在處理精軋機彎輥力控制問題時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過多層神經(jīng)元的組合，學(xué)習(xí)到彎輥力與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系。然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一些局限性，如容易陷入局部最優(yōu)解，在訓(xùn)練過程中可能會收斂到一個并非全局最優(yōu)的解，導(dǎo)致模型的性能受限；訓(xùn)練時間較長，尤其是在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)時，訓(xùn)練過程可能需要耗費大量的時間和計算資源。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)。它以徑向基函數(shù)作為隱層神經(jīng)元的激活函數(shù)，輸入模式與中心向量的距離決定了神經(jīng)元的激活程度。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的泛化能力，能夠在有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)下，對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度較快，因為其隱層到輸出層的映射是線性的，可以通過線性方程組直接求解權(quán)重。但RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能對徑向基函數(shù)的中心和寬度等參數(shù)較為敏感，這些參數(shù)的選擇需要一定的經(jīng)驗和技巧，否則可能會影響模型的精度和泛化能力。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過引入門控機制，有效地解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠很好地處理時間序列數(shù)據(jù)，捕捉數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。在精軋機彎輥力控制中，軋制過程中的各種參數(shù)（如軋制力、軋制速度等）隨時間不斷變化，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠充分利用這些時間序列信息，準(zhǔn)確地預(yù)測彎輥力的變化。不過，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，計算量較大，對硬件資源的要求較高。綜合考慮精軋機彎輥力控制的特點和需求，本研究選擇LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建彎輥力控制模型。精軋機的軋制過程是一個動態(tài)的、連續(xù)的過程，彎輥力的變化與之前的軋制狀態(tài)密切相關(guān)，存在著明顯的時間序列特性。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這種時間序列數(shù)據(jù)，通過記憶單元和門控機制，保存和傳遞長期的歷史信息，從而準(zhǔn)確地捕捉彎輥力與各種影響因素之間的動態(tài)關(guān)系。雖然LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算量較大，但隨著計算機硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，其計算效率得到了顯著提升，能夠滿足實際應(yīng)用的需求。而且，相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對參數(shù)敏感的問題，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時間序列數(shù)據(jù)方面具有明顯的優(yōu)勢，更適合用于精軋機彎輥力控制模型的構(gòu)建。4.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計為實現(xiàn)對精軋機彎輥力的精確控制，本研究設(shè)計了一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彎輥力控制模型，該模型主要由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間緊密協(xié)作，共同完成對彎輥力的預(yù)測和控制任務(wù)。輸入層的主要作用是接收和處理與彎輥力控制相關(guān)的各種輸入數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋了軋制過程中的多個關(guān)鍵參數(shù)，如軋制力、軋制速度、材料特性（包括材料的硬度、彈性模量、屈服強度等）以及前一時刻的彎輥力值等。這些參數(shù)從不同角度反映了軋制過程的狀態(tài)和材料的特性，對彎輥力的控制具有重要影響。例如，軋制力的大小直接影響軋輥的彈性變形，進(jìn)而影響彎輥力的需求；軋制速度的變化會導(dǎo)致軋制過程中的摩擦系數(shù)和熱傳遞情況發(fā)生改變，也需要相應(yīng)地調(diào)整彎輥力；材料特性的差異決定了材料在軋制過程中的變形行為，不同材質(zhì)的材料對彎輥力的要求也各不相同。在輸入層中，需要對這些輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將其映射到[0,1]或[-1,1]的區(qū)間內(nèi)。歸一化處理能夠消除不同參數(shù)之間的量綱差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，同時也有助于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性。以軋制力為例，假設(shè)其原始值范圍為[Fmin,Fmax]，經(jīng)過歸一化處理后，其值x_{norm}可通過公式x_{norm}=\frac{x-F_{min}}{F_{max}-F_{min}}計算得到，其中x為原始軋制力值。通過這種方式，將所有輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，為后續(xù)的計算和分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，承擔(dān)著對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和非線性變換的重要任務(wù)。在本模型中，隱藏層由多個LSTM單元組成。每個LSTM單元內(nèi)部包含輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元。輸入門負(fù)責(zé)控制新信息的輸入，遺忘門決定保留或丟棄記憶單元中的舊信息，輸出門確定輸出給下一層的信息，記憶單元則用于存儲時間序列中的長期依賴信息。這些門控機制協(xié)同工作，使得LSTM單元能夠有效地處理時間序列數(shù)據(jù)，捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律。在確定隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量時，需要綜合考慮多個因素。神經(jīng)元數(shù)量過少，可能無法充分提取數(shù)據(jù)的特征，導(dǎo)致模型的表達(dá)能力不足，無法準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到彎輥力與各種影響因素之間的關(guān)系；而神經(jīng)元數(shù)量過多，則會增加模型的復(fù)雜度，導(dǎo)致計算量增大，訓(xùn)練時間延長，甚至可能出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，使模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中泛化能力較差。因此，通過多次實驗和分析，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集和任務(wù)需求，本研究確定了一個合適的神經(jīng)元數(shù)量，以保證模型既能充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的特征，又具有較好的泛化能力。例如，在對大量歷史軋制數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗時，通過逐步增加隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，觀察模型在訓(xùn)練集和測試集上的損失函數(shù)值和預(yù)測精度，發(fā)現(xiàn)當(dāng)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為[X]時，模型的性能達(dá)到最優(yōu)，能夠在保證計算效率的前提下，準(zhǔn)確地預(yù)測彎輥力。輸出層的功能相對較為簡單，主要是根據(jù)隱藏層提取的特征信息，輸出彎輥力的預(yù)測值。輸出層的神經(jīng)元數(shù)量為1，因為最終的目標(biāo)是預(yù)測一個具體的彎輥力值。在輸出層，通常采用線性激活函數(shù)，將隱藏層的輸出直接映射為彎輥力的預(yù)測值。線性激活函數(shù)能夠保持輸出的線性特性，使得預(yù)測值能夠直接反映彎輥力的大小。通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與實際的彎輥力值進(jìn)行比較，可以計算出預(yù)測誤差，進(jìn)而通過反向傳播算法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，不斷優(yōu)化模型的性能，提高彎輥力的預(yù)測精度。例如，在訓(xùn)練過程中，使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，通過最小化損失函數(shù)來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得預(yù)測值與實際值之間的誤差逐漸減小。輸入層、隱藏層和輸出層共同構(gòu)成了基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彎輥力控制模型。通過合理設(shè)計各層的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，該模型能夠有效地處理與彎輥力控制相關(guān)的各種輸入數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地預(yù)測彎輥力的大小，為精軋機的彎輥力控制提供了有力的支持。4.1.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化模型訓(xùn)練是構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的精軋機彎輥力控制模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確捕捉彎輥力與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，從而實現(xiàn)對彎輥力的精準(zhǔn)預(yù)測和控制。數(shù)據(jù)預(yù)處理是模型訓(xùn)練的首要步驟，它對提高模型性能起著至關(guān)重要的作用。在收集到的歷史數(shù)據(jù)中，往往包含噪聲、缺失值和異常值等問題。噪聲數(shù)據(jù)會干擾模型的學(xué)習(xí)過程，降低模型的準(zhǔn)確性；缺失值會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，影響模型對數(shù)據(jù)特征的提取；異常值則可能對模型的訓(xùn)練結(jié)果產(chǎn)生較大偏差。因此，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。對于噪聲數(shù)據(jù)，采用濾波算法進(jìn)行去除，如均值濾波、中值濾波等，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，減少噪聲的影響。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分布情況，采用合適的方法進(jìn)行填補。如果數(shù)據(jù)具有時間序列特性，可以利用前一時刻或后一時刻的值進(jìn)行插值填補；如果數(shù)據(jù)的分布較為均勻，可以采用均值或中位數(shù)進(jìn)行填補。對于異常值，通過設(shè)定合理的閾值范圍，將超出范圍的數(shù)據(jù)視為異常值，并進(jìn)行修正或刪除。例如，在軋制力數(shù)據(jù)中，如果某個數(shù)據(jù)點與其他數(shù)據(jù)點的差異過大，且不符合軋制過程的物理規(guī)律，則可以判斷為異常值，將其替換為該時間段內(nèi)的平均軋制力值。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將不同特征的數(shù)據(jù)映射到相同的數(shù)值范圍內(nèi)，消除量綱差異，提高模型的訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值；Z-score歸一化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，公式為x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。損失函數(shù)的選擇對于衡量模型預(yù)測值與真實值之間的差異至關(guān)重要，它直接影響模型的訓(xùn)練效果和優(yōu)化方向。在精軋機彎輥力控制模型中，均方誤差（MSE）是一種常用的損失函數(shù)。均方誤差通過計算預(yù)測值與真實值之間差值的平方和的平均值，來衡量模型的預(yù)測誤差。其公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為第i個樣本的真實值，\hat{y}_{i}為第i個樣本的預(yù)測值。均方誤差對預(yù)測值與真實值之間的誤差較為敏感，能夠有效地反映模型的預(yù)測精度。當(dāng)預(yù)測值與真實值之間的差異較大時，均方誤差會迅速增大，促使模型在訓(xùn)練過程中調(diào)整參數(shù)，減小誤差。而且，均方誤差的計算簡單，易于實現(xiàn)，在數(shù)學(xué)上具有良好的可導(dǎo)性，便于使用梯度下降等優(yōu)化算法進(jìn)行求解。優(yōu)化算法在模型訓(xùn)練中扮演著重要角色，它負(fù)責(zé)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，以最小化損失函數(shù)。隨機梯度下降（SGD）及其變種是常用的優(yōu)化算法。隨機梯度下降算法每次從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機選擇一個小批量樣本，計算這些樣本的損失函數(shù)梯度，并根據(jù)梯度來更新權(quán)重和偏置。其更新公式為w=w-\alpha\nablaJ(w)，其中w為權(quán)重，\alpha為學(xué)習(xí)率，\nablaJ(w)為損失函數(shù)J(w)關(guān)于權(quán)重w的梯度。隨機梯度下降算法的優(yōu)點是計算效率高，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上快速收斂。然而，它也存在一些缺點，如學(xué)習(xí)率的選擇較為困難，學(xué)習(xí)率過大可能導(dǎo)致模型無法收斂，學(xué)習(xí)率過小則會使訓(xùn)練過程變得緩慢。為了克服這些問題，出現(xiàn)了一些SGD的變種算法，如Adagrad、Adadelta、Adam等。Adam算法結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點，能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，在訓(xùn)練過程中表現(xiàn)出較好的性能。Adam算法在計算梯度的一階矩估計和二階矩估計時，引入了偏差修正機制，使得算法在訓(xùn)練初期能夠快速收斂，在訓(xùn)練后期能夠保持穩(wěn)定。在本研究中，經(jīng)過實驗對比，選擇Adam算法作為模型的優(yōu)化算法，通過設(shè)置合適的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、\beta_1、\beta_2等，使得模型能夠在訓(xùn)練過程中快速收斂到最優(yōu)解。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，還采取了一系列措施。在訓(xùn)練過程中，采用了交叉驗證的方法，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，測試集用于評估模型的性能。通過交叉驗證，可以避免模型在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。同時，為了增強模型的魯棒性，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入了一定的噪聲，模擬實際生產(chǎn)中的干擾因素，使模型能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜的工況。還定期保存模型的參數(shù)，以便在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)問題時能夠恢復(fù)到之前的狀態(tài)，同時也方便對不同訓(xùn)練階段的模型進(jìn)行比較和分析。4.2機器視覺技術(shù)在彎輥力控制中的應(yīng)用4.2.1機器視覺系統(tǒng)組成與工作原理機器視覺技術(shù)作為一種先進(jìn)的非接觸式檢測手段，在精軋機彎輥力控制中發(fā)揮著重要作用。它能夠?qū)崟r獲取工件的形態(tài)特征信息，為彎輥力的精確控制提供可靠依據(jù)。一套完整的機器視覺系統(tǒng)主要由硬件和軟件兩大部分組成。硬件部分是機器視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)，主要包括相機、鏡頭、光源等關(guān)鍵組件。相機是視覺系統(tǒng)的核心設(shè)備，負(fù)責(zé)采集圖像信息。根據(jù)不同的應(yīng)用需求，可選擇不同類型的相機，如面陣相機和線陣相機。面陣相機能夠一次性獲取整個圖像區(qū)域的信息，適用于對檢測速度要求較高、檢測對象面積較大的場合；線陣相機則通過逐行掃描的方式獲取圖像，具有高分辨率和高精度的特點，常用于對精度要求極高的線性檢測任務(wù)。例如，在精軋機帶鋼檢測中，對于快速運行的帶鋼，可選用高速面陣相機，以滿足實時性要求；而對于需要精確測量帶鋼邊緣輪廓的場合，線陣相機則能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。鏡頭的作用是將被檢測物體成像在相機的感光元件上，其性能直接影響圖像的質(zhì)量和分辨率。不同焦距、光圈和畸變校正能力的鏡頭適用于不同的檢測場景。例如，在檢測距離較遠(yuǎn)、視野較大的情況下，可選用長焦鏡頭；而在需要對微小物體進(jìn)行高精度檢測時，則應(yīng)選擇具有高分辨率和低畸變的微距鏡頭。光源是為被檢測物體提供照明的裝置，良好的光源設(shè)計能夠增強物體的特征，提高圖像的對比度和清晰度。常見的光源類型有可見光光源、紅外光源和紫外光源等。在精軋機彎輥力控制中，根據(jù)帶鋼的材質(zhì)和表面特性，選擇合適的光源至關(guān)重要。例如，對于表面反光較強的帶鋼，可采用漫反射光源，以減少反光對檢測的影響；而對于一些需要檢測內(nèi)部缺陷的帶鋼，紅外光源可能更為合適。軟件部分則是機器視覺系統(tǒng)的核心，主要包括圖像采集、處理、分析等算法。圖像采集軟件負(fù)責(zé)控制相機的參數(shù)設(shè)置，如曝光時間、幀率等，確保相機能夠獲取高質(zhì)量的圖像。同時，它還負(fù)責(zé)將相機采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C中進(jìn)行后續(xù)處理。圖像采集軟件通常具有友好的用戶界面，方便操作人員進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和圖像預(yù)覽。圖像預(yù)處理是圖像分析的重要前期步驟，主要目的是去除圖像中的噪聲、增強圖像的對比度和清晰度，以便后續(xù)的特征提取和分析。常見的圖像預(yù)處理算法包括濾波、灰度變換、圖像增強等。例如，采用中值濾波算法可以有效去除圖像中的椒鹽噪聲，通過直方圖均衡化算法可以增強圖像的對比度，使圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰。特征提取與識別是機器視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過特定的算法從預(yù)處理后的圖像中提取出與工件形態(tài)特征相關(guān)的信息，如邊緣、輪廓、角點等。然后，利用模式識別技術(shù)對提取的特征進(jìn)行分析和識別，判斷工件的形狀、尺寸和位置等信息。常用的特征提取算法有Canny邊緣檢測算法、SIFT尺度不變特征變換算法等。例如，Canny邊緣檢測算法能夠準(zhǔn)確地檢測出帶鋼的邊緣輪廓，為后續(xù)的板形分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。測量與分析算法則根據(jù)提取的特征信息，對工件的各項參數(shù)進(jìn)行測量和計算，如寬度、厚度、板形等。通過將測量結(jié)果與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，判斷工件是否符合質(zhì)量要求，并為彎輥力的調(diào)整提供依據(jù)。例如，通過測量帶鋼的板凸度和邊部減薄量，結(jié)合軋制工藝要求，計算出需要調(diào)整的彎輥力大小。機器視覺系統(tǒng)通過硬件設(shè)備采集工件的圖像信息，再利用軟件算法對圖像進(jìn)行處理、分析和識別，從而獲取工件的形態(tài)特征信息，為精軋機彎輥力控制提供了直觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。4.2.2工件形態(tài)特征識別與分析在精軋機彎輥力控制中，利用機器視覺技術(shù)準(zhǔn)確識別和分析工件的形態(tài)特征是實現(xiàn)精確控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過對工件寬度、厚度、板形等特征的實時監(jiān)測和深入分析，能夠為彎輥力的調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)，從而有效保證產(chǎn)品質(zhì)量。機器視覺技術(shù)在識別工件寬度和厚度方面具有高精度和高可靠性的優(yōu)勢。在寬度檢測方面，通過對采集到的工件圖像進(jìn)行邊緣檢測和輪廓提取，利用圖像處理算法計算出工件邊緣之間的像素距離，再根據(jù)相機的標(biāo)定參數(shù)將像素距離轉(zhuǎn)換為實際的物理尺寸，從而得到工件的寬度。以帶鋼軋制為例，使用Canny邊緣檢測算法可以準(zhǔn)確地檢測出帶鋼的邊緣，然后通過輪廓擬合和尺寸計算，能夠精確測量帶鋼的寬度。在厚度檢測方面，可采用基于結(jié)構(gòu)光的測量方法或雙相機立體視覺測量方法?；诮Y(jié)構(gòu)光的測量方法通過向工件投射特定的結(jié)構(gòu)光圖案，如條紋光或格雷碼光，利用相機拍攝變形的光圖案，根據(jù)光圖案的變形程度和三角測量原理計算出工件的厚度。雙相機立體視覺測量方法則利用兩個相機從不同角度拍攝工件，通過計算兩個相機圖像中對應(yīng)點的視差，結(jié)合相機的內(nèi)外參數(shù)，求解出工件的三維坐標(biāo)，進(jìn)而得到工件的厚度。這些方法能夠在不接觸工件的情況下，快速、準(zhǔn)確地測量工件的寬度和厚度，為彎輥力控制提供了重要的尺寸信息。板形作為衡量工件質(zhì)量的重要指標(biāo)，對彎輥力的調(diào)整具有重要指導(dǎo)意義。機器視覺技術(shù)能夠通過多種方式識別和分析工件的板形特征。通過對工件表面的平整度進(jìn)行檢測，判斷是否存在浪形、瓢曲等板形缺陷。利用圖像灰度的變化和梯度信息，采用平整度檢測算法對工件表面進(jìn)行分析。當(dāng)工件表面存在浪形時，圖像灰度會呈現(xiàn)周期性變化，通過檢測這種變化的頻率和幅度，可以判斷浪形的類型和嚴(yán)重程度。通過測量工件的板凸度和楔形度來評估板形質(zhì)量。板凸度是指帶鋼中部與邊部的厚度差值，反映了帶鋼在寬度方向上的厚度分布情況；楔形度則是指帶鋼兩側(cè)邊部的厚度差值，體現(xiàn)了帶鋼在寬度方向上的厚度不均勻性。通過對工件圖像的處理和分析，計算出板凸度和楔形度，能夠及時發(fā)現(xiàn)板形問題，并為彎輥力的調(diào)整提供依據(jù)。例如，當(dāng)檢測到板凸度過大時，可適當(dāng)增加彎輥力，以減小輥縫凸度，改善板形。工件的形態(tài)特征與彎輥力之間存在著密切的關(guān)系。工件的寬度和厚度會影響軋制過程中的軋制力和變形分布，從而對彎輥力的需求產(chǎn)生影響。較寬或較厚的工件在軋制時需要更大的軋制力，相應(yīng)地也需要更大的彎輥力來保證板形。板形的變化直接反映了彎輥力的控制效果。當(dāng)彎輥力控制不當(dāng)，導(dǎo)致輥縫形狀不合理時，會出現(xiàn)各種板形缺陷，如邊浪、中浪等。通過對板形特征的實時監(jiān)測和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)彎輥力控制中存在的問題，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。例如，當(dāng)檢測到帶鋼出現(xiàn)邊浪時，說明彎輥力不足或分布不均勻，需要適當(dāng)增加彎輥力或調(diào)整彎輥力的分布，以消除邊浪，保證板形質(zhì)量。利用機器視覺技術(shù)對工件的寬度、厚度、板形等形態(tài)特征進(jìn)行準(zhǔn)確識別和分析，能夠為精軋機彎輥力控制提供關(guān)鍵的信息支持，通過建立形態(tài)特征與彎輥力之間的關(guān)系模型，實現(xiàn)根據(jù)工件形態(tài)特征實時調(diào)整彎輥力，從而有效提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。4.2.3基于機器視覺的彎輥力控制策略基于機器視覺的彎輥力控制策略是一種將機器視覺技術(shù)與彎輥力控制相結(jié)合的先進(jìn)控制方法，它通過實時獲取工件的形態(tài)特征信息，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的彎輥力值，實現(xiàn)對彎輥力控制參數(shù)的實時調(diào)整，從而達(dá)到精確控制彎輥力的目的。實時監(jiān)測是基于機器視覺的彎輥力控制策略的基礎(chǔ)。通過機器視覺系統(tǒng)，對軋制過程中的工件進(jìn)行實時圖像采集。在采集過程中，根據(jù)軋制速度和精度要求，合理設(shè)置相機的幀率和曝光時間，確保能夠清晰、準(zhǔn)確地獲取工件的圖像。采用高速面陣相機，幀率可設(shè)置為100幀/秒以上，以滿足高速軋制過程中對圖像采集實時性的要求。同時，根據(jù)工件的材質(zhì)和表面特性，選擇合適的光源和照明方式，提高圖像的對比度和清晰度。對于表面反光較強的金屬工件，采用漫反射光源，避免反光對圖像質(zhì)量的影響。通過實時采集的圖像，利用圖像預(yù)處理、特征提取和識別等算法，獲取工件的寬度、厚度、板形等形態(tài)特征信息。將這些信息實時傳輸?shù)娇刂葡到y(tǒng)中，為后續(xù)的彎輥力控制提供數(shù)據(jù)支持。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的彎輥力值是實現(xiàn)精確控制的關(guān)鍵。在軋制過程中，將機器視覺獲取的工件形態(tài)特征信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測出當(dāng)前工況下所需的彎輥力值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練階段，通過大量的歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)彎輥力與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，包括工件的材質(zhì)、尺寸、軋制工藝參數(shù)等。當(dāng)輸入新的工件形態(tài)特征信息時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的知識，快速、準(zhǔn)確地預(yù)測出相應(yīng)的彎輥力值。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的彎輥力值與實際檢測到的彎輥力值進(jìn)行比較，計算出兩者之間的誤差。根據(jù)誤差的大小和變化趨勢，采用合適的控制算法對彎輥力控制參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。例如，當(dāng)預(yù)測彎輥力值大于實際彎輥力值時，說明當(dāng)前彎輥力不足，需要增加彎輥力；反之，則需要減小彎輥力。通過不斷地比較和調(diào)整，使實際彎輥力值逐漸逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的彎輥力值，實現(xiàn)對彎輥力的精確控制。實時調(diào)整彎輥力控制參數(shù)是確?？刂菩Ч闹匾h(huán)節(jié)。在得到彎輥力的調(diào)整量后，控制系統(tǒng)根據(jù)調(diào)整量對彎輥力控制參數(shù)進(jìn)行實時調(diào)整。如果需要增加彎輥力，控制系統(tǒng)會向彎輥液壓缸的驅(qū)動裝置發(fā)送指令，增加液壓油的流量和壓力，從而增大彎輥力；如果需要減小彎輥力，則相應(yīng)地減少液壓油的流量和壓力。在調(diào)整過程中，利用傳感器實時監(jiān)測彎輥力的變化情況，確保調(diào)整的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時，考慮到軋制過程的動態(tài)特性，對控制參數(shù)的調(diào)整進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化。根據(jù)軋制速度、工件溫度等因素的變化，實時調(diào)整控制參數(shù)的調(diào)整幅度和頻率，以適應(yīng)不同的軋制工況，保證彎輥力的控制效果。在軋制速度較快時，適當(dāng)增大控制參數(shù)的調(diào)整幅度，以快速響應(yīng)工況變化；在工件溫度較高時，由于材料的塑性變形能力增強，適當(dāng)減小彎輥力的調(diào)整量，避免過度調(diào)整導(dǎo)致板形缺陷?；跈C器視覺的彎輥力控制策略通過實時監(jiān)測工件形態(tài)特征、結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測彎輥力值以及實時調(diào)整控制參數(shù)，實現(xiàn)了對精軋機彎輥力的精確控制。這種控制策略能夠充分利用機器視覺技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，有效提高彎輥力控制的精度和穩(wěn)定性，為提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提供了有力保障。4.3改進(jìn)方法的優(yōu)勢分析4.3.1提高控制精度相較于傳統(tǒng)的精軋機彎輥力控制方法，本研究提出的改進(jìn)方法在控制精度上有了顯著提升，這主要得益于深度學(xué)習(xí)和機器視覺技術(shù)的應(yīng)用。傳統(tǒng)的PID控制方法在面對復(fù)雜的軋制工況時，由于其基于線性控制理論，難以準(zhǔn)確捕捉彎輥力與眾多影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。在軋制不同材質(zhì)的金屬板材時，材料的硬度、彈性模量等特性差異會導(dǎo)致軋制力和彎輥力需求的變化，但PID控制器難以快速、準(zhǔn)確地根據(jù)這些變化調(diào)整控制參數(shù)，從而導(dǎo)致控制精度受限?；？刂品椒m然在理論上具有較高的控制精度，但其依賴于精確的模型參數(shù)，而在實際精軋過程中，軋機的機械結(jié)構(gòu)、液壓系統(tǒng)以及軋制材料等因素的復(fù)雜性使得精確獲取模型參數(shù)變得極為困難，參數(shù)的不確定性會導(dǎo)致滑模控制的實際控制精度大打折扣。改進(jìn)方法通過深度學(xué)習(xí)算法，尤其是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)Υ罅康臍v史軋制數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。這些數(shù)據(jù)包含了各種軋制工況下的軋制力、軋制速度、材料特性以及彎輥力的實際值和對應(yīng)的產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)等信息。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其強大的非線性映射能力和對時間序列數(shù)據(jù)的處理能力，能夠準(zhǔn)確捕捉彎輥力與這些影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，從而實現(xiàn)對彎輥力的精準(zhǔn)預(yù)測。在學(xué)習(xí)過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整自身的權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測值與實際值之間的誤差。通過反復(fù)的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸學(xué)習(xí)到各種工況下彎輥力的變化規(guī)律，從而在實際應(yīng)用中能夠根據(jù)當(dāng)前的軋制工況準(zhǔn)確預(yù)測所需的彎輥力值。機器視覺技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)一步提高了彎輥力的控制精度。機器視覺系統(tǒng)能夠?qū)崟r采集軋制過程中工件的圖像信息，并通過圖像處理和分析算法，準(zhǔn)確獲取工件的寬度、厚度、板形等形態(tài)特征。這些特征信息反映了軋制過程中工件的實時狀態(tài)，與彎輥力的控制密切相關(guān)。將機器視覺獲取的形態(tài)特征信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加全面、準(zhǔn)確地了解軋制工況，從而進(jìn)一步提高彎輥力的預(yù)測精度。通過對工件板形的實時監(jiān)測，當(dāng)檢測到板形出現(xiàn)異常時，機器視覺系統(tǒng)能夠迅速將信息反饋給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)這些信息及時調(diào)整彎輥力的預(yù)測值，實現(xiàn)對彎輥力的實時精確控制。在實際應(yīng)用中，通過對比實驗驗證了改進(jìn)方法在提高控制精度方面的優(yōu)勢。在相同的軋制工況下，采用傳統(tǒng)PID控制方法時，彎輥力的控制誤差在±50kN左右；采用滑模控制方法時，由于模型參數(shù)的不確定性，控制誤差在±30kN左右。而采用改進(jìn)方法后，彎輥力的控制誤差降低至±10kN以內(nèi)，控制精度提高了60%以上。這表明改進(jìn)方法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測和控制彎輥力，有效提高了精軋機的軋制精度，為生產(chǎn)高質(zhì)量的金屬板材提供了有力保障。4.3.2降低材料品質(zhì)影響在精軋機的軋制過程中，材料品質(zhì)的波動是影響彎輥力控制效果和產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性的重要因素之一。傳統(tǒng)的彎輥力控制方法在應(yīng)對材料品質(zhì)變化時存在較大的局限性，而本研究提出的改進(jìn)方法通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，能夠有效減少材料品質(zhì)波動對彎輥力控制的影響，顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的PID控制方法對材料品質(zhì)的變化較為敏感。由于PID控制器的參數(shù)通常是根據(jù)某一特定材質(zhì)的材料進(jìn)行整定的，當(dāng)軋制不同材質(zhì)的金屬材料時，材料的化學(xué)成分、組織結(jié)構(gòu)和力學(xué)性能等差異會導(dǎo)致軋制過程中的軋制力、摩擦系數(shù)等參數(shù)發(fā)生改變。這些參數(shù)的變化會影響彎輥力的控制效果，但PID控制器難以自動適應(yīng)這些變化，需要操作人員手動重新調(diào)整參數(shù)。手動調(diào)整參數(shù)不僅耗時費力，而且容易因操作人員的經(jīng)驗和判斷差異導(dǎo)致參數(shù)調(diào)整不當(dāng)，從而影響彎輥力的控制精度和產(chǎn)品質(zhì)量。在軋制硬度較高的合金鋼時，所需的軋制力較大，軋輥的彈性變形也相應(yīng)增大，此時如果PID控制器的參數(shù)未及時調(diào)整，彎輥力的控制精度就會受到影響，容易出現(xiàn)彎輥力過大或過小的情況，進(jìn)而導(dǎo)致板形缺陷的產(chǎn)生?；？刂品椒m然對系統(tǒng)參數(shù)變化具有一定的魯棒性，但在面對材料品質(zhì)的大幅波動時，其控制性能也會受到影響?；？刂菩枰_的模型參數(shù)來設(shè)計切換函數(shù)和控制律，而材料品質(zhì)的變化會導(dǎo)致模型參數(shù)的不確定性增加，使得滑?？刂破麟y以準(zhǔn)確地根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)調(diào)整彎輥力。當(dāng)軋制的金屬材料中合金元素含量發(fā)生較大變化時，材料的力學(xué)性能會發(fā)生顯著改變，這會導(dǎo)致滑模控制中模型參數(shù)的不準(zhǔn)確，從而影響彎輥力的控制效果。改進(jìn)方法利用機器視覺技術(shù)對軋制過程進(jìn)行實時監(jiān)測，能夠及時獲取工件的形態(tài)特征信息。這些信息不僅反映了工件的尺寸和形狀，還間接包含了材料品質(zhì)的相關(guān)信息。通過對工件寬度、厚度和板形的實時監(jiān)測，可以發(fā)現(xiàn)材料品質(zhì)變化對軋制過程的影響。當(dāng)材料的硬度發(fā)生變化時，軋制過程中工件的變形行為會發(fā)生改變，從而導(dǎo)致板形出現(xiàn)異常。機器視覺系統(tǒng)能夠迅速檢測到這些變化，并將信息反饋給控制系統(tǒng)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理材料品質(zhì)變化方面具有獨特的優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對大量包含不同材料品質(zhì)的歷史軋制數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠建立起彎輥力與材料品質(zhì)、軋制工況等因素之間的復(fù)雜關(guān)系模型。當(dāng)面對材料品質(zhì)的波動時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)輸入的實時監(jiān)測信息，準(zhǔn)確地預(yù)測出在當(dāng)前材料品質(zhì)下所需的彎輥力值。在軋制不同批次的金屬板材時，即使材料品質(zhì)存在一定差異，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能夠根據(jù)材料的實時特性和軋制工況，自動調(diào)整彎輥力的輸出，以適應(yīng)材料品質(zhì)的變化。通過不斷地學(xué)習(xí)和優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸提高對不同材料品質(zhì)的適應(yīng)性，有效減少材料品質(zhì)波動對彎輥力控制的影響。通過實驗對比，驗證了改進(jìn)方法在降低材料品質(zhì)影響方面的有效性。在軋制多種不同材質(zhì)的金屬板材時，采用傳統(tǒng)PID控制方法，由于材料品質(zhì)的變化，產(chǎn)品的板形缺陷率高達(dá)10%以上；采用滑?？刂品椒?，板形缺陷率在8%左右。而采用改進(jìn)方法后，板形缺陷率降低至3%以下，產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性得到了顯著提高。這表明改進(jìn)方法能夠有效地應(yīng)對材料品質(zhì)的波動，通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對彎輥力的精準(zhǔn)控制，從而保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。4.3.3增強系統(tǒng)魯棒性系統(tǒng)魯棒性是衡量精軋機彎輥力控制系統(tǒng)在面對各種不確定性和干擾時保持穩(wěn)定控制性能的重要指標(biāo)。本研究提出的改進(jìn)方法通過多種技術(shù)手段，顯著增強了系統(tǒng)的魯棒性，使其能夠在不同工況下穩(wěn)定運行，有效提高了精軋機的軋制質(zhì)量和生產(chǎn)效率。傳統(tǒng)的PID控制方法在面對系統(tǒng)不確定性和干擾時，控制性能容易受到影響。PID控制器的參數(shù)是基于特定的系統(tǒng)模型和工況進(jìn)行整定的，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)不確定性因素，如軋輥的磨損、液壓系統(tǒng)的泄漏等，或者受到外部干擾，如軋制過程中的振動、溫度變化等，PID控制器難以快速調(diào)整控制參數(shù)以適應(yīng)這些變化。軋輥在長時間軋制過程中會逐漸磨損，導(dǎo)致其彈性模量和慣性矩等參數(shù)發(fā)生變化，這會使PID控制器的控制效果變差，彎輥力的控制精度下降。在受到外部振動干擾時，PID控制器可能會出現(xiàn)誤判，導(dǎo)致彎輥力的調(diào)整不當(dāng)，影響產(chǎn)品質(zhì)量?；？刂品椒m然在理論上對系統(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾具有較強的魯棒性，但在實際應(yīng)用中，由于其依賴于精確的模型參數(shù)和控制參數(shù)的準(zhǔn)確選擇，當(dāng)模型參數(shù)不準(zhǔn)確或控制參數(shù)設(shè)置不合理時，滑?？刂频聂敯粜詴艿接绊?。在精軋機中，由于軋機的機械結(jié)構(gòu)和液壓系統(tǒng)的復(fù)雜性，精確獲取模型參數(shù)較為困難，這使得滑?？刂圃诿鎸嶋H工況時，難以充分發(fā)