基于支持向量机预报模型的CVC轧机板形智能控制系统.pdfVIP

机械设计与制造 第11期 120 Machinery Design Manufacture 2008年 11月 文章编号：1001—3997(2008)11-0120—03 基于支持向量机预报模型的CVC轧机板形 智能控制系统 陈 杨 (西华大学科技处，成都 610039) Anovelintelligentstripcontrolsystem basedOnSVM estimationforCVCrollingmill CHEN Yang (Dept．ofScienceandTechnology，XihuaUniversity，Chengdu610039，China) 【摘 要】板形控制系统的控制对象是一个有惯性、纯滞后、大扰动、多变量、强耦合的非线性系统，难 以建立精确的数学模型。以板形机理及其控制方法的基础上进行改进，提出了一种基于支持向量机的板 形预报模型，结合BP网络提供参数的智能PID实现板形闭环控制，从而实现板型控制系统智能化。针对 板型控制系统的需要对神经网络进行了改进，有效提高其收敛速度、精度及有效性。生产实践表明该预报 控制系统对控制精度和鲁棒}生都有较大改进，有效提高了轧制前段板形的平直度和板材的成材率。 关键词：板形控制；改进 BP算法；支持向量机；CVC A【bstract]Thestripcontrolsystemisanonlinearsystemwithinertia，delay，disturb，multi-variable andhradtoestablishitssimulationmode1．Basedontraditionalstrip mechanism anditscontrolsystem，it adoptsasupportvectormachine(SVM)basedforecasterandclosed-loopcontrollerrespectively，whichre— al~edtheintellectualization，nadalsoproposesanewtrainalgorithmtosatsifytheactualrequirementsof thecontrolsystemsothattheconvergence，precisionandvalidityraepromoted．Thepracticesinproduction provetheproposedintelligentforecastandcontrolsystemhaveeffectivelyamelioratedthecontrolprecision nadrobusticityforCVCrollingmill，as aresult，theflatnessisincreasedwhiletherejectionrateisde— creasedintheproductionprocedure． Keywords：Stripcontrol；SVM ；M odifiedBPNN algorithm ；CVCrollingmill 中图分类号：TH16，TP273 文献标识码：A 合理的运用先进的控制技术可以在一定的程度上提高板形 ( z)，…，( )}，寻找在线性函数集{ ) ) x·+b}中满足 的控制水平，许多学者在这一领域作了大量的研究，提出了传统 约束条件(1)的参数W和b： 控制方法和智能控制方法相结合的手段，板形控制也由过去简单 lz~-w·筑一6I8 (1) 的开环控制发展到了闭环 自动控制，使板形控制水平在很大程度 其中，∈Rn,∈Rl