一种基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制方法及装置与流程

本发明涉及轧钢控制技术领域，尤其涉及一种基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制方法及装置。

背景技术：

单机架可逆冷轧机的厚度控制系统一般包含有前馈、秒流量、监视三种自动厚度控制(agc：automaticgaugecontrol)方式。其中常规的前馈agc在轧制过程尚未进行之前就使用入口测厚仪预先测定带钢入口厚差，然后预先估计出可能产生的轧出厚度误差，从而计算出为消除此厚差所需的辊缝调节量施加到液压压下系统上，这样可以减小带钢入口厚度误差，提高整个厚度控制的精度。

我们在实际使用常规的前馈agc方法时发现存在两个问题。第一个问题，在带钢轧制的第一道次，热轧带钢来料往往厚度不均匀，比如说有一段偏厚，后面有一段又偏薄，当带钢原料厚度情况很差(即厚差波动特别大)的时候，或者轧制规程中的厚度设定值偏离实际值很远，用这种方法计算出来的控制量就非常大，控制系统中为了系统的稳定性一般都会对控制量进行限幅，若厚差很大时前馈控制量就一直输出限幅值，相当于前馈agc没有起到任何动态调节的作用。举例来说，当厚度设定值为2.5mm的时候，而实际来料的某一段的厚度是在2.3mm左右上下波动，按照常规的前馈agc方法，控制量按照0.2mm左右的厚差进行计算，得到的控制量会远超限幅值，那么输出的控制量将一直保持限幅值不变。第二个问题，前馈agc控制单元使用一个固定的比例系数，或者操作工会根据经验在轧制某钢种时手动输入一个比例系数，该系数不具备动态调节的能力，当轧制的道次变化、钢种变化或厚差变化范围较大时无法取得较好的控制效果。

技术实现要素：

为了解决第一个问题，我们将第一个道次的入口厚差分为两个部分，即一个平均值加一个波动值，平均值为当前采样时刻同以前若干个采样时刻的延时后入口厚差的平均值，波动值为当前时刻延时后的入口厚差减去这个平均值所得到的量，那么在上面例子中提到的情况下，平均值为0.2mm，而波动值就是一个很小的值，前馈agc控制单元若按照波动值进行计算就不会超过限幅，那么前馈agc就可以专注于消除来料厚度中的波动量，而这个较大的厚差平均值则可以采用秒流量agc和监视agc来消除。实际上，经过第一个道次，秒流量agc和监视agc就可以将较大的厚差平均值基本消除，后面的道次可继续沿用原来常规的前馈agc计算方法；为了解决第二个问题，我们引入了模糊控制，从而可以将专家的调节经验归纳到相应的模糊规则中去，这样可以实现根据每道次的入口厚差和入口厚差变化率动态调节前馈agc的控制量，在此基础上，根据钢种和道次的不同在模糊控制的输出量上再乘以一个自适应系数，这样前馈agc控制单元即可适应不同钢种不同来料厚差的情况，在整个轧制过程中保持优良的控制性能为解决上述结束问题，本发明的技术方法如下：

作为本发明的第一方面，提供一种基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，计算当前时刻的输入入口厚差，根据所述输入入口厚差求取厚差变化率；

步骤2，将输入入口厚差和厚差变化率分为若干个模糊档，并求取输入入口厚差和厚差变化率的隶属度值；

步骤3，确定模糊规则，根据模糊规则以及所述输入入口厚差、厚差变化率和隶属度值计算输出的控制量。

进一步地，步骤1具体包括：

步骤1.1，将入口测厚仪处测得的带钢入口厚差δh同步延时至轧机的辊缝处，延时后得到的入口厚差设为δhdel；

步骤1.2，在带钢轧制的第一个道次，计算延时后入口厚差的平均值

计算当前时刻和前面若干采样时刻的延时后入口厚差的平均值，在本实施例中，求取了当前时刻和前面99个采样时刻的延时后入口厚差的平均值，即共计计算了100个延时后入口厚差的平均值，记为

步骤1.3，第一个道次，依据延时后入口厚差的平均值计算当前时刻的波动值，作为第一个道次的输入入口厚差，其它道次则直接采用当前时刻的延时后入口厚差作为输入入口厚差，输入入口厚差的计算公式如下：

式中，hinp(n)表示当前时刻的输入入口厚差，δhdel(n)表示当前时刻延时后的入口厚差，通过上述公式分别求出第一个道次的输入入口厚差和其他道次输入入口厚差；

步骤1.4，使用输入入口厚差计算入口厚差变化率；

入口厚差变化率vinp(n)通过如下计算公式计算：

式中，hinp(n-1)表示前一采样时刻输入入口厚差，ta为控制单元的采样时间。

进一步地，所述延时后入口厚差的平均值具体为：

统计当前时刻和前面若干采样时刻的延时后入口厚差，对当前时刻和前面若干采样时刻的延时后入口厚差求平均，从而计算出延时后入口厚差的平均值

进一步地，步骤2具体包括：

步骤2.1，将输入入口厚差和入口厚差变化率划分为若干模糊档；

步骤2.2，采用高斯型隶属度函数，计算输入入口厚差和厚差变化率的隶属度值，表示为如下公式：

式中，i表示若干模糊档的第i档，mi为输入量x隶属于第i档的隶属度值，ci为第i档的中心点值，σi为第i档隶属度函数的宽度参数，x为输入值；

步骤2.3，当x取输入入口厚差hinp(n)时，按公式即可计算出第i档输入入口厚差对应的隶属度值mi1，按同样的方法，当x取入口厚差变化率vinp(n)时，按公式即可求取出第i档入口厚差变化率对应的隶属度值，记为mi2。

进一步地，步骤3具体包括：

步骤3.1，采用takagi-sugeno型模糊规则，该类型的模糊规则如下式：

u＝pi1hinp+pj2vinp；

式中，pi1为入口厚差位于第i档时的权值，pj2为入口厚差变化率位于第j档时的权值；

步骤3.2，采用重心法计算模糊控制的输出的控制量，表示为如下公式：

式中，cm为带钢塑性系数，cs为轧机的刚度系数，mi1为第i档输入入口厚差对应的隶属度值，mj2第j档入口厚差变化率对应的隶属度值，hinp(n)当前时刻的输入入口厚差，vinp(n)为当前时刻的入口厚差变化率。

进一步地，所述方法还包括：

为适应产品大纲中的各个钢种，以及考虑到不同道次下带钢特性会发生改变，根据各钢种的变形抗力参数和当前道次号设置自适应系数cadapt，根据自适应系数cadapt计算各钢种最终的前馈agc控制量为，表示为如下公式：

uf(n)＝u(n)×cadapt；

最终将计算得到的前馈agc控制量通往液压辊缝控制环节，由液压辊缝控制环节控制液压缸压下行程，即可实现这种基于模糊控制的前馈agc控制方法。

作为本发明的第二方面，提供一种基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制装置，所述装置包括包括入口卷取机、入口转向辊、六辊轧机、出口转向辊、出口卷取机、液压缸、控制单元、用于测量带钢入口厚度的入口测厚仪、用于测量带钢出口厚度的出口测厚仪、用于测量带钢入口传输速度的入口激光测速仪和用于测量带钢出口传输速度的出口激光测速仪，所述入口测厚仪、出口测厚仪、入口激光测速仪、出口激光测速仪和液压缸均与所述控制单元电连接，所述液压缸位于六辊轧机的机架上，用以根据控制单元发送的控制量控制压下行程，从而控制六辊轧机的辊缝；

其中，其中，所述控制单元包括以电信号依次相连的同步传输装置、平均装置、选择装置、变化率计算装置、模糊控制装置和自适应补偿装置，所述入口测厚仪和入口激光测速仪均与所述同步传输装置的输入端电连接，所述模糊控制装置的输出端与所述自适应补偿装置的输入端电连接，所述自适应补偿装置的输出端与所述液压缸电连接。

进一步地，所述模糊控制装置包括以电信号依次相连的隶属度计算装置、模糊控制量计算装置，所述选择装置和变化率计算装置的输出端均与所述隶属度计算装置的输入端电连接，所述模糊控制量计算装置的输出端与所述自适应补偿装置电连接。

本发明的有益效果：

本发明使用入口厚差的波动值代替入口厚差实际值用于第一道次前馈agc的计算，其它道次仍使用入口厚差实际值计算，并求取入口厚差变化率；然后将输入入口厚差和厚差变化率分为若干个模糊档，使用高斯隶属度函数求取其隶属度值；根据专家的调节经验设置优化的模糊规则和钢种自适应参数，最后求取最终的前馈agc控制量，经过上述步骤最终实现了这种基于模糊控制的前馈agc控制方法。该方法解决了现场第一道次厚差波动大而前馈agc却未起作用的问题，通过引入模糊控制而将专家的调节经验融入模糊规则中，从而可在轧制过程中不断根据厚差和厚差变化率动态地调节控制参数，另外还引入了钢种和道次的自适应系数，确保前馈agc在各个钢种各种来料厚差情况下都能取得优良的控制效果。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种冷轧机的厚度控制装置结构示意图；

图2是本发明实施例提供基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制方法流程图；

图3为本发明实施例提供的控制单元的结构图；

附图标记说明：1、入口卷取机，2、入口转向辊，3、入口测厚仪，4、液压缸，5、入口激光测速仪，6、带钢，7、六辊轧机，8、出口激光测速仪，9、控制单元，10、出口测厚仪，11、出口转向辊，12、出口卷取机，13、同步传输装置，14、平均装置，15、选择装置，16、变化率计算装置，17、隶属度计算装置，18、模糊控制量计算装置，19、自适应补偿装置。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明的一种基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制装置，包括入口卷取机1、入口转向辊2、六辊轧机7、出口转向辊11、出口卷取机12、液压缸4、控制单元9、用于测量带钢厚度的测厚仪、用于测量带钢传输速度的激光测速仪，所述测厚仪、激光测速仪和液压缸均和所述控制单元电连接，所述液压缸位于六辊轧机的机架上，所述测厚仪包括入口测厚仪3和出口测厚仪10，所述入口测厚仪3用于测量入口带钢厚度，所述出口测厚仪10用于测量出口带钢厚度，所述激光测速仪包括入口激光测速仪5和出口激光测速仪8，所述入口激光测速仪5用于测量入口带钢传输速度，所述出口激光测速仪8用于测量出口带钢传输速度，当前轧制方向为从左往右，下一道次将从右往左，然后再反向这样反复轧制直到达到成品要求。在当前道次下，带钢6从入口卷取机1上启动，通过入口转向辊2然后在一个六辊轧机7中轧制，液压缸4提供轧制力，再通过出口转向辊11，最后卷取在出口卷取机12上，机组配置有入口测厚仪3和出口测厚仪10，分别测量入口和出口带钢厚度，为实现秒流量厚度控制还配置有入口激光测速仪5和出口激光测速仪8，分别可高精度地测量入口和出口带钢速度，所有的轧制工艺控制功能通过在控制单元9中编程完成，所述控制单元优选为plc控制单元，所述控制单元根据测厚仪和激光测速仪采集的带钢厚度及速度数据计算出控制量，所述液压缸接收控制单元发送的控制量，用以根据控制单元发送的控制量控制压下行程，从而控制六辊轧机的辊缝。

如图2所示，本发明提供一种基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，计算当前时刻的输入入口厚差，根据所述输入入口厚差求取厚差变化率；

步骤2，将输入入口厚差和厚差变化率分为若干个模糊档，并求取输入入口厚差和厚差变化率的隶属度值；

步骤3，确定模糊规则，根据模糊规则以及所述输入入口厚差、厚差变化率和隶属度值计算输出的控制量。

优选地，步骤1具体包括：

步骤1.1，将入口测厚仪处测得的带钢入口厚差δh同步延时至轧机的辊缝处，延时后得到的入口厚差设为δhdel；

由于agc的执行机构液压缸位于轧机机架上，agc控制需要将入口测厚仪处测得的带钢入口厚差同步延时至轧机的辊缝处，由于带钢入口速度变化时延时时间也会随之变化，因此这里采用了同步传输模型tpm来完成延时功能，该模型在入口速度任意变化的情况下，仍能精确地将跟踪的带钢段从入口测厚仪同步延时至轧机辊缝处，延时后得到的入口厚差设为δhdel。同步传输模型的相关内容可参见中国专利cn102380515b；

步骤1.2，在带钢轧制的第一个道次，计算延时后入口厚差的平均值

计算当前时刻和前面若干采样时刻的延时后入口厚差的平均值，在本实施例中，求取了当前时刻和前面99个采样时刻的延时后入口厚差的平均值，即共计计算了100个延时后入口厚差的平均值，记为

步骤1.3，第一个道次，依据延时后入口厚差的平均值计算当前时刻的波动值，作为第一个道次的输入入口厚差，其它道次则直接采用当前时刻的延时后入口厚差作为输入入口厚差，输入入口厚差的计算公式如下：

式中，hinp(n)表示当前时刻的输入入口厚差，δhdel(n)表示当前时刻延时后的入口厚差，通过上述公式分别求出第一个道次的输入入口厚差和其他道次输入入口厚差；

步骤1.4，使用输入入口厚差计算入口厚差变化率；

入口厚差变化率vinp(n)通过如下计算公式计算：

式中，hinp(n-1)表示前一采样时刻输入入口厚差，ta为控制单元的采样时间，在本实施例中为4ms。

进一步地，步骤2具体包括：

步骤2.1，将输入入口厚差和入口厚差变化率划分为若干模糊档；

根据实际采样数据的统计，将输入的入口厚差和入口厚差变化率划分为若干档，例如在本实施例中，在轧制的第一道次，将入口厚差从-0.15mm到0.15mm划分为10个档，划分时没有采用均匀划分的方式，而是按采样数据统计结果来划分，10个档位的中心点为(-0.15,-0.10,-0.05,-0.02,-0.008,0.008,0.02,0.05,0.10,0.15)mm，而在轧制的第二个道次，入口厚差的范围从-0.03mm到0.03mm，也划分为10个档。以此类推，随着道次的增加，入口厚差的范围越来越小。

按同样的方法，可将每个道次的入口厚差变化率也划分为10个档。

步骤2.2，选择合适的隶属度函数，计算输入入口厚差和厚差变化率的隶属度值；

模糊化输入域需要选择合适的隶属度函数，在本实施例中，采用了高斯型隶属度函数，即：

式中，i表示若干模糊档的第i档，mi为输入量x隶属于第i档的隶属度值，ci为第i档的中心点值，σi为第i档隶属度函数的宽度参数，x为输入值；

步骤2.3，当x取输入入口厚差hinp(n)时，按公式即可计算出第i档输入入口厚差对应的隶属度值mi1，按同样的方法，当x取入口厚差变化率vinp(n)时，按公式即可求取出第i档入口厚差变化率对应的隶属度值，记为mi2，例如，当划分为10个档位时，即可计算出相应的10个隶属度值，一般来说，这10个隶属度值中只有2到3个是非零值。

进一步地，步骤3具体包括：

步骤3.1，采用takagi-sugeno型模糊规则，该类型的模糊规则形如下式：

u＝pi1hinp+pj2vinp

式中，式中，pi1为入口厚差位于第i档时的权值，pj2为入口厚差变化率位于第j档时的权值，pi1和pj2初期可按专家经验设置，后期则可以根据测试结果进行修改。

步骤3.2，采用重心法计算模糊控制控制量；

在本实施例中，解模糊操作采用了重心法，则模糊控制输出的控制量为：

式中，cm为带钢塑性系数，cs为轧机的刚度系数，mi1为第i档输入入口厚差对应的隶属度值，mj2第j档入口厚差变化率对应的隶属度值，hinp(n)当前时刻的输入入口厚差，vinp(n)为当前时刻的入口厚差变化率；

优选地，为适应产品大纲中的各个钢种，以及考虑到不同道次下带钢特性会发生改变，根据各钢种的变形抗力参数和当前道次号设置自适应系数cadapt，根据自适应系数cadapt计算各钢种最终的前馈agc控制量为，表示为如下公式：

uf(n)＝u(n)×cadapt；

最终将计算得到的前馈agc控制量通往液压辊缝控制环节，由液压辊缝控制环节控制液压缸压下行程，即可实现这种基于模糊控制的前馈agc控制方法。

本实施例提出的一种基于模糊控制的前馈厚度控制方法，首先在带钢轧制的第一个道次，使用入口厚差的波动值代替入口厚差实际值用于前馈agc的计算，其它道次仍使用入口厚差实际值计算，并求取入口厚差变化率；然后将输入入口厚差和厚差变化率分为若干个模糊档，使用高斯隶属度函数求取其隶属度值；根据专家的调节经验设置优化的模糊规则和自适应参数，最后求取最终的前馈agc控制量，经过上述步骤最终实现了这种基于模糊控制的前馈agc控制方法。该方法解决了现场第一道次厚差波动大而前馈agc却未起作用的问题，通过引入模糊控制而将专家的调节经验融入模糊规则中，从而可在轧制过程中不断根据厚差和厚差变化率动态地调节控制参数，另外还引入了钢种和道次的自适应系数，确保前馈agc在各个钢种各种来料厚差情况下都能取得优良的控制效果。

如图3所示，所述控制单元包括以电信号依次相连的同步传输装置13、平均装置14、选择装置15、变化率计算装置16、模糊控制装置和自适应补偿装置，所述入口测厚仪3和入口激光测速仪5均与所述同步传输装置13电连接，所述模糊控制装置的输出端与所述自适应补偿装置19的输入端电连接，所述自适应补偿装置的输出端与所述液压缸4电连接。

优选地，所述模糊控制装置包括以电信号依次相连的隶属度计算装置17、模糊控制量计算装置18，所述选择装置15和变化率计算装置16的输出端均与所述隶属度计算装置17的输入端电连接，所述模糊控制量计算装置18的输出端与所述自适应补偿装置19的输入端电连接。

下面具体介绍基于模糊控制的冷轧机前馈厚度控制装置的工作原理：

通过所述平均装置14，在带钢轧制的第一个道次，计算延时后入口厚差的平均值

具体地，计算当前时刻和前面若干采样时刻的延时后入口厚差的平均值，在本实施例中，求取了当前时刻和前面99个采样时刻的延时后入口厚差的平均值，即共计计算了100个延时后入口厚差的平均值，记为

通过所述变化率计算装置16，在第一个道次，依据延时后入口厚差的平均值计算当前时刻的波动值，作为第一个道次的输入入口厚差，其它道次则直接采用当前时刻的延时后入口厚差作为输入入口厚差，输入入口厚差的计算公式如下：

式中，hinp(n)表示当前时刻的输入入口厚差，δhdel(n)表示当前时刻延时后的入口厚差，通过上述公式分别求出第一个道次的输入入口厚差和其他道次输入入口厚差；

使用输入入口厚差计算入口厚差变化率；

入口厚差变化率vinp(n)通过如下计算公式计算：

式中，hinp(n-1)表示前一采样时刻输入入口厚差，ta为控制单元的采样时间，在本实施例中为4ms。

通过所述隶属度计算装置17，将输入入口厚差和入口厚差变化率划分为若干模糊档；

根据实际采样数据的统计，将输入的入口厚差和入口厚差变化率划分为若干档，例如在本实施例中，在轧制的第一道次，将入口厚差从-0.15mm到0.15mm划分为10个档，划分时没有采用均匀划分的方式，而是按采样数据统计结果来划分，10个档位的中心点为(-0.15,-0.10,-0.05,-0.02,-0.008,0.008,0.02,0.05,0.10,0.15)mm，而在轧制的第二个道次，入口厚差的范围从-0.03mm到0.03mm，也划分为10个档。以此类推，随着道次的增加，入口厚差的范围越来越小。

按同样的方法，可将每个道次的入口厚差变化率也划分为10个档。

选择合适的隶属度函数，计算输入入口厚差和厚差变化率的隶属度值；

模糊化输入域需要选择合适的隶属度函数，在本实施例中，采用了高斯型隶属度函数，即：

式中，i表示若干模糊档的第i档，mi为输入量x隶属于第i档的隶属度值，ci为第i档的中心点值，σi为第i档隶属度函数的宽度参数，x为输入值；

当x取输入入口厚差hinp(n)时，按公式即可计算出第i档输入入口厚差对应的隶属度值mi1，按同样的方法，当x取入口厚差变化率vinp(n)时，按公式即可求取出第i档入口厚差变化率对应的隶属度值，记为mi2，例如，当划分为10个档位时，即可计算出相应的10个隶属度值，一般来说，这10个隶属度值中只有2到3个是非零值。

通过所述模糊控制量计算装置18，选择模糊规则，本实施例中，采用takagi-sugeno型模糊规则，该类型的模糊规则形如下式：

u＝pi1hinp+pj2vinp；

式中，式中，pi1为入口厚差位于第i档时的权值，pj2为入口厚差变化率位于第j档时的权值，pi1和pj2初期可按专家经验设置，后期则可以根据测试结果进行修改。

采用重心法计算模糊控制控制量；

在本实施例中，解模糊操作采用了重心法，则模糊控制输出的控制量为：

式中，cm为带钢塑性系数，cs为轧机的刚度系数，mi1为第i档输入入口厚差对应的隶属度值，mj2第j档入口厚差变化率对应的隶属度值，hinp(n)当前时刻的输入入口厚差，vinp(n)为当前时刻的入口厚差变化率。

通过所述自适应补偿装置19，为适应产品大纲中的各个钢种，以及考虑到不同道次下带钢特性会发生改变，根据各钢种的变形抗力参数和当前道次号设置自适应系数cadapt，根据自适应系数cadapt计算各钢种最终的前馈agc控制量为，表示为如下公式：

uf(n)＝u(n)×cadapt；

最终将计算得到的前馈agc控制量通往液压辊缝控制环节，由液压辊缝控制环节控制液压缸压下行程，即可实现这种基于模糊控制的前馈agc控制。

要理解本文所述的实施例可以由硬件、软件、固件、中间件、微代码或其任意组合来实现。对于硬件实现方式，处理单元可以在一个或多个专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理器件(dspd)、可编程逻辑控制器(plc)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微处理器、微控制器、被设计以执行本文所述功能的其它电子单元、或其组合内实现。当以软件、固件、中间件或微代码、程序代码或代码段来实现实施例时，可以将它们存储在诸如存储组件的机器可读介质中。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。