1.本专利申请属于冶金自动化
技术领域：
：，更具体地说，是涉及一种基于在线自适应的重卷延伸率控制方法。
背景技术：
：：2.重卷产线是现代带钢生产中的一个重要组成部分，它由开卷机展开后，送到切头剪，切除带钢头尾不符合要求的部分。带头送至焊机与上一卷带尾进行焊接，通过矫直机、拉矫机改善板型、经圆盘剪进行切边。然后到达带钢检查站进行表面检查。随后带钢送到静电涂油机进行涂油处理，然后送卷取机进行卷取。当卷重达到规定值后，由分切剪分卷。重卷机组拉矫机延伸率设定值的计算精确度直接影响着重卷产线成品钢卷的质量。如果拉矫机延伸率设定值过大，容易影响成品钢卷的内部结构和成品钢卷的性能。相反，如果拉矫机延伸率设定值过小，则无法消除钢卷的浪形缺陷。已有技术中拉矫机延伸率是通过人工计算得到的范围值，无自适应优化能力，时间成本和人工成本比较高，而且直接影响成品钢卷的合格率。技术实现要素：3.本发明需要解决的技术问题是提供一种基于在线自适应的重卷延伸率控制方法，应用粒子群智能控制算法，采用在线调整的方式对重卷延伸率自适应控制，解决现有技术中存在的上述技术问题。4.为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案是：5.一种基于在线自适应的重卷延伸率控制方法，采用粒子群算法，把重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值作为系统误差，把重卷产线拉矫机延伸率作为粒子群位置矢量，根据选取的适应度函数和粒子更新规则，对拉矫机延伸率进行自适应控制，把重卷产线带钢平直度控制在误差允许的范围内，优化钢卷内部结构和成品钢卷的性能，消除钢卷的浪形缺陷，从而提高成品钢卷的质量。6.本发明技术方案的进一步改进在于：包括如下步骤，7.步骤a、粒子群初始化：根据经验设定重卷产线拉矫机延伸率e的参数范围，设定粒子最大飞行速度vmax，初始化一群粒子，设定重卷产线拉矫机延伸率e为粒子的位置矢量，在参数范围内随机产生粒子速度vi和粒子位置xi；8.步骤b、粒子适应函数计算：确定粒子群算法的适应度函数j，计算个体粒子最优位置和群体粒子最优位置，从而更新粒子速度和位置；设定系统误差ey(t)，系统误差为重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值，选取适应度函数公式中w1、w2、w3为权值，u(t)为控制器输出，tu为系统时间，e(t)为系统误差ey(t)；9.步骤c、采用在线调整的方式，重卷产线运行时，重卷过程自动化系统oracle数据库接收重卷产线带钢平直度的现场实际值y1，把重卷产线带钢平直度的现场实际值y1和重卷产线带钢平直度的设定值y2的差值作为系统误差ey(t)；10.步骤d、在线判定系统误差，当系统误差ey(t)》0时，粒子群根据公式vi＝wvi+c1rand()(pbesti-xi)+c2rand()(gbesti-xi)和公式x＝xi+vi进行更新粒子的位置，公式中vi是粒子速度，xi是粒子当前位置，pbesti为局部最优位置，gbesti为全局最优位置，rand()是介于0到1之间的随机数，c1、c2为0到2.5的随机数，11.步骤e、输出延伸率，将优化后的粒子位置e即重卷产线拉矫机延伸率存入重卷过程自动化oracle数据库后传输给重卷产线现场拉矫机，实现对拉矫机延伸率的自适应控制。12.本发明技术方案的进一步改进在于：步骤a中，e为0.3～1.5。13.本发明技术方案的进一步改进在于：步骤b中，设定粒子更新规则，对于每个粒子，当ji》jibest，则jibest＝ji，pi＝xi；当ji》jgbest，则jgbest＝ji，pg＝xi，公式中ji表示当前粒子的适应度，jibest表示粒子经过的最好位置，pi表示jibest的位置，jgbest表示全局经过的最好位置，pg表示jgbest的位置，xi是粒子位置xi。14.本发明技术方案的进一步改进在于：步骤b中，权值w1为0.5，w2为0.02，w3为1.5。15.本发明技术方案的进一步改进在于：步骤c和e中的重卷过程自动化数据库为oracle数据库。16.由于采用了上述技术方案，本发明取得的有益效果是：17.1、把粒子群算法应用到重卷产线拉矫机延伸率控制计算中，实现了重卷产线拉矫机延伸率的自适应控制。18.2、采用在线调整的方式，把重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值作为系统误差，实现了对重卷产线拉矫机延伸率的实时控制。19.3、可移植性强，其他冷轧产线可以通用移植。20.本发明采用粒子群算法，设计重卷产线延伸率e的粒子速度和粒子位置矢量，设计粒子群的参数范围和维度，设计粒子群算法的适应度函数和粒子更新规则，设计粒子群算法系统误差。把重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值作为系统误差，把重卷产线拉矫机延伸率作为粒子群位置矢量，根据选取的适应度函数和粒子更新规则，采用在线调整的方式对重卷产线拉矫机延伸率进行自适应控制，把带钢平直度控制在误差允许的范围内，优化钢卷内部结构和成品钢卷的性能，消除钢卷的浪形缺陷，从而提高成品钢卷的质量。附图说明21.图1是本发明实施例的粒子群算法的过程图；22.图2是本发明实施例的重卷产线延伸率控制流程示意图；23.图3是本发明实施例的系统误差优化效果示意图。具体实施方式24.下面结合实施例对本发明做进一步详细说明。25.本发明公开了一种基于在线自适应的重卷延伸率控制方法，在重卷过程自动化控制系统中应用vsiualstdio2010程序开发软件和c#语言编程实现，主旨思想是采用粒子群算法，把重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值作为系统误差，把重卷产线拉矫机延伸率作为粒子群位置矢量，根据选取的适应度函数和粒子更新规则，对拉矫机延伸率进行自适应控制，把重卷产线带钢平直度控制在误差允许的范围内，优化钢卷内部结构和成品钢卷的性能，消除钢卷的浪形缺陷，从而提高成品钢卷的质量。26.包括如下步骤：27.步骤a、粒子群初始化：根据经验设定重卷产线拉矫机延伸率e的参数范围，e为0.3～1.5。设定粒子最大飞行速度vmax，初始化一群粒子，设定重卷产线拉矫机延伸率e为粒子的位置矢量，在参数范围内随机产生粒子速度vi和粒子位置xi。28.主要代码如下：[0029][0030][0031]参见图1，粒子群首先进行初始化，接着进行粒子适应函数计算，计算出个体粒子最优位置，然后计算出群体粒子最优位置，更新粒子速度和位置后，经系统误差判定后，符合要求输出延伸率e，否则继续进行粒子适应函数计算。[0032]参见图2，将重卷产线平直度设定值输入重卷产线过程自动化数据库，经过粒子群算法的计算，经过粒子群更新后，粒子群计算输出拉矫机延伸率e，将拉矫机延伸率e再输送给重卷产线拉矫机，获得重卷产线平直度实际值，实时传输给重卷产线过程自动化数据库，完成循环。[0033]步骤b、粒子适应函数计算：确定粒子群算法的适应度函数j，计算个体粒子最优位置和群体粒子最优位置，从而更新粒子速度和位置；设定系统误差ey(t)，系统误差为重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值，选取适应度函数公式中w1、w2、w3为权值，u(t)为控制器输出，tu为系统时间，e(t)为系统误差ey(t)。[0034]作为优选，设置权值w1为0.5，w2为0.02，w3为1.5。也可以为其他参数，根据具体情况选用。[0035]设定粒子更新规则，对于每个粒子，当ji》jibest，则jibest＝ji，pi＝xi；当ji》jgbest，则jgbest＝ji，pg＝xi，公式中ji表示当前粒子的适应度，jibest表示粒子经过的最好位置，pi表示jibest的位置，jgbest表示全局经过的最好位置，pg表示jgbest的位置，xi是粒子位置xi。计算出个体粒子最优位置和群体粒子最优位置。主要代码如下：[0036][0037]步骤c、采用在线调整的方式，重卷产线运行时，重卷过程自动化系统oracle数据库接收重卷产线带钢平直度的现场实际值y1，把重卷产线带钢平直度的现场实际值y1和重卷产线带钢平直度的设定值y2的差值作为系统误差ey(t)。[0038]主要代码如下：[0039]stringx(in)＝"select*fromrewindingline"；[0040]datatabledttl＝newdatatable()；[0041]db.filldatatable(e，dt)；[0042]int[x(rewindingline)，x(rewindingline)]；[0043]x(target)＝x1；[0044]x(actual)＝x2；[0045]ey(t)＝x1-x2；[0046]步骤d、在线判定系统误差，当系统误差ey(t)》0时，粒子群根据公式vi＝wvi+c1rand()(pbesti-xi)+c2rand()(gbesti-xi)和公式x＝xi+vi进行更新粒子的位置，公式中vi是粒子速度，xi的粒子当前位置，pbest为局部最优位置，gbest为全局最优位置，rand()是介于0到1之间的随机数，c1、c2为0到2.5的随机数，[0047]主要代码如下：[0048][0049][0050]步骤e、输出延伸率，将优化后的粒子位置e即重卷产线拉矫机延伸率存入重卷过程自动化oracle数据库后传输给重卷产线现场拉矫机，实现对拉矫机延伸率的自适应控制。也就是步骤c和e中的重卷过程自动化数据库为oracle数据库。[0051]主要代码如下：[0052]stringxi；[0053]stringy(out)＝"insertxiintorewindingline"；[0054]sqlconnectionconn＝newsqlconnection(connstring)；[0055]sqlcommandcmd＝newsqlcommand(sql，conn)；[0056]cmd.executequery(y(out))；[0057]图3是本发明实施例的系统误差优化效果示意图，从图3可以看出，当粒子更新速度小于40次时，系统误差呈不断下降趋势；当粒子更新速度为40次时，系统误差降至较低位置；当粒子更新速度大于40次时，系统误差降幅趋于平缓。[0058]本发明采用粒子群算法对重卷产线拉矫机延伸率进行自适应控制，粒子群算法是一种根据群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解的算法，本发明包含粒子群延伸率控制模型的粒子速度和粒子位置矢量的设定，粒子群维度和参数的选取，粒子群算法的适应度函数j的设定和粒子更新规则的设定，粒子群算法系统误差的设定。实际应用过程中，在重卷产线运行时，根据重卷产线带钢平直度的设定值和重卷产线带钢平直度的现场实际值的差值作为系统误差对重卷产线拉矫机延伸率进行自适应控制，在系统误差超过误差允许范围时，通过粒子之间位置和速度的调整进行自适应运算调整重卷产线拉矫机延伸率，把带钢平直度控制在误差允许的范围内，优化钢卷内部结构和成品钢卷的性能，消除钢卷的浪形缺陷，从而提高成品钢卷的质量。当前第1页12当前第1页12