分类号U D C密级19, 31182学位论文冷轧板镀锌线的张力控制作者姓名:陈殿青指导教师:刘建昌教授东北大学自动化研究所申请学位级别:硕士学科类别:工学学科专业名称:控制理论与控制工程论文提交日期:2008年2月1日学位授予日期:答懒粼:论文答辩日期:2008年2月29日毛志忠评阅人:李鸿儒王向东东北大学2008年2月./ ,,●,●●●, ●I.■■l~【I【『l’llllI『}llI}l---卜‘I ●知1 ▲●I●独创性声明本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚的谢意。学位论文作者签名:酪屋是膏期:乒胛唠鼻工10\1p签字E1学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。( 如作者和导师同意网上交流,请在下方签名:否则视为不同意)学位论文作者签名:陬层殳荔导师签名:签字日期:b砖、≥.I签字日期: ● 东北大学硕士学位论文摘要冷轧板镀锌线的张力控制摘要现代的镀锌工艺都是连续高速生产的,镀锌板需要处于一定的张力下才能保证生产的连续运行。张力控制是关系到镀锌板生产率和质量的一个最重要的控制指标。但是由于镀锌生产线中张力和速度存在着强耦合,严重影响了生产过程中速度和张力控制的控制效果。本文以本钢冷轧镀锌生产线为研究背景,详细分析了生产线的张力控制系统,推导了镀锌线张力系统的数学模型,并分别采用了逆系统方法、神经网络逆系统方法、以及基于逆系统的内模控制方法对张力进行控制。针对镀锌线张力控制中张力与速度的耦合问题,本文采用了逆系统方法对张力系统进行控制。通过解析方法求出了原张力系统的逆系统,将求得的逆系统与原系统串连构成了伪线性系统,然后设计线性控制器对伪线性系统进行控制。仿真表明逆系统方法可以实现速度和张力的解耦控制。针对解析逆系统方法需要基于数学模型的缺点,本文采用了神经网络逆系统的方法对镀锌线的张力进行控制。通过对原张力系统的激励和信号采集,建立了原张力系统的神经网络逆系统,再代替解析逆系统对张力进行控制。仿真表明神经网络逆系统方法可以不依赖原系统的数学模型实现张力和速度的解耦控制。针对神经网络建立逆系统可能存在建模误差,本文在神经网络逆系统控制方法的基础上引入内模控制对镀锌线张力系统进行控制。通过理论分析内模控制可以在一定程度上消除建模误差,并且可以抑止外部干扰。仿真表明基于神经网络逆系统方法的内模控制可以取得更好的张力控制效果。关键词:镀锌线:张力控制;逆系统;神经网络;内模控制一II— ●~●。|J1, ●Tensi on Control ofG al vani zi ngLi ne of Col d Rol l edSheetAbstractN ow adays,gal vani zati oni sconti nuousl y producedw i thhi gh speed.Itthestri pi n the constant tensi on to m ake theproducti onw orkconti nuousl y.Thetensi oni si m portantcontroltargeti n rel ati on toproducti vi tyandqual i ty.H ow ever, therei s agreat coupl ebetw een tensi on andspeedon thegal vani zi ng l i ne,w hi chhave a seri ous effecti snecessaryforcontrolon tensi onandspeed.The thesi s’ Sbackgroundi s the conti nuousgal vani zi ngl i ne of BenxiSteel Col d Rol l edSheet Co.,Ltd..Thetensi on control systemof the l i ne i sanal ysedand m athem ati c m odel oftensi onsystemofgal vani zi ngl i ne i s set up.Theni nversesystemm ethod,neural netw orki nversesystemm ethod and i nternal m odelcontrolbased on i nversesystemm ethod areproposedto control tensi on.For thecoupl ebetw eentensi onandspeedi n tensi on control ofgal vani zi ngl i ne,i nversesystemm ethod i s uti l i zed tocontrol the tensi onsystem .Thei nversesystemof tensi onsystemi sgotten by anal yti cm ethod.Pseudo-l i near systemi s f orm edby j oi ni ngthei nversesystemtotheori gi nal system .Thenl i near control l er i s desi gnedto control thepseudo‘ l i near system ·Si m ul ati on show the i nversesystemm ethod Cal lreal i ze thedecoupl i ngcontrol betw eentensi onandspeed.For the shortcut that i nversesystemm ethod need m athem ati c m odel ,neural netw orki nverse systemm ethod i s uti l i zed to control the tensi on ofgal vani zi ngl i ne.The neuralnetw ork i nversesystemofori gi naltensi onsystemi sgotten by sti m ul ati ngtheori gi naltensi onsystemandcol l ecti ngneededsi gnal s,w hi ch repl acetheanal yti ci nversesystemto controltensi on.Si m ul ati on showthe neural netw ork i nversesystemcan real i zedecoupl i ngcontrolbetw een tensi onandspeedand doesn’ tdependon the m athem ati c m odel ofori gi nal system .For thepossi bi l i tyofm odel i ngerror w hen neural netw ork i s used tosetupthe i nversesystem ,thei nternal m odelcontrolbasedon neuralnetw ork i nverse systemm ethodi sproposedto control the tensi onsystem .Internalm odel controlcan el i m i nate them odel i ngerror anddi sturbancebytheoreti calanal ysi s.Si m ul ati onal so showthat i nternal m odel controlcom bi nedthe neural netw ork i nversesystemCan control tensi on bener.Keyw ords:G al vani zi ng l i ne;Tensi on control ;Inverse system ;N euralnetw ork;Internalm odel control—TII— '● -■ ■ 东北大学硕士学位论文目录目录独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..IIABSTRACT⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ III第一章绪论⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 11.1课题的提出及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11.2张力控制的简介与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.21.3张力控制的研究现状⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .21.4本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6第二章镀锌线的张力控制系统分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。72.1镀锌线的工艺介绍⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .72.2镀锌线的控制系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.92.3镀锌线的张力控制方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102.3.1变频器控制方式⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 102.3.2镀锌线张力的分段和设定⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 142.3.3镀锌线张力的控制方法分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯152.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22第三章镀锌线张力系统的模型⋯ ⋯⋯ ⋯⋯ ⋯⋯ ⋯⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯⋯ ⋯ ⋯ ⋯⋯ ⋯ ⋯⋯ 233.1镀锌线张力产生的原因⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233.2镀锌线张力模型的推导⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253.2.1连续性方程⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 253.2.2库仑定律⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273.2.3张力模型推导⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.273.3本章小结⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 30第四章基于逆系统方法的镀锌线张力控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l4.1逆系统方法的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l4.1.1反馈线性化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.3 l4.1.2逆系统方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324.2逆系统方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334.2.1逆系统的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334.2.2伪线性复合系统⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 34一IV— 东北大学硕士学位论文目录4.2.3可逆性判定定理⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ..354.2.4逆系统的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.374.3基于逆系统方法的张力控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384.3.1单段张力系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.384.3.2多段张力系统⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .4l4.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43第五章基于神经网络逆系统方法的镀锌线张力控制⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 455.1神经网络逆系统方法的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯455.2神经网络逆系统的基本结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯465.3神经网络逆系统的工程实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯475.4神经网络逆系统方法在镀锌线张力控制中的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯485.4.1数据的采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.485.4.2BP神经网络概述⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 505.4.3 BP神经网络逆系统的训练⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 525.4.4仿真研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.545.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55第六章基于逆系统方法的内模控制在镀锌线张力控制中的应用⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 576.1内模控制的简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯576.2内模控制的性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯586.3基于逆系统方法的内模控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯626.4仿真研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯636.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯66第七章结论⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 67参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯69致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..73