熱連軋過(guò)程數(shù)字化建模與智能優(yōu)化
定 價(jià)：99 元
叢書(shū)名：數(shù)字鋼鐵關(guān)鍵技術(shù)叢書(shū)
- 作者：彭文,孫杰,張殿華,宋向榮,姬亞鋒,尹方辰 等
- 出版時(shí)間：2024/7/31
- ISBN：9787502499044
- 出 版 社：冶金工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：TG335.11-39
- 頁(yè)碼：
- 紙張：
- 版次：1
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)主要介紹主要介紹熱連軋過(guò)程數(shù)字化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)清洗及全流程數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生模型、軋制全流程多目標(biāo)優(yōu)化控制、非穩(wěn)態(tài)過(guò)程三維形貌感知與協(xié)調(diào)優(yōu)化控制、板形與板凸度數(shù)字化建模及協(xié)調(diào)優(yōu)化控制以及關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)控制及實(shí)現(xiàn)方法等系列數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)及其工業(yè)化應(yīng)用。 本書(shū)可供鋼鐵企業(yè)管理層和工程技術(shù)人員閱讀，也可供冶金自動(dòng)化技術(shù)的科研、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)維護(hù)人員以及大專(zhuān)院校的自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、機(jī)電專(zhuān)業(yè)師生參考。
孫杰，男，1984年9月出生，副教授，主要從事板帶軋制自動(dòng)化與智能化控制技術(shù)等方面的工作。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家智能制造裝備發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)課題等5項(xiàng)國(guó)家級(jí)項(xiàng)目，取得了數(shù)據(jù)和機(jī)理融合的軋制全流程板形控制、軋制過(guò)程力能與振動(dòng)數(shù)學(xué)模型、連軋非穩(wěn)態(tài)過(guò)程感知與多機(jī)架協(xié)調(diào)優(yōu)化等多項(xiàng)成果。作為主要執(zhí)行人開(kāi)發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的板帶軋制自動(dòng)控制系統(tǒng)，完成了30余條冷熱軋軋制生產(chǎn)線控制系統(tǒng)的研發(fā)與調(diào)試項(xiàng)目，包括國(guó)內(nèi)首套完全自主研發(fā)的酸洗冷連軋控制系統(tǒng)，厚度、板形精度與控制系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性等關(guān)鍵指標(biāo)達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平，獲得了良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。發(fā)表論文50余篇，其中以第一作者通訊作者在APM、IJMS、JMPT、ASOC等期刊發(fā)表SCI檢索論文16篇，授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利17項(xiàng)、軟件著作權(quán)4項(xiàng)，副主編專(zhuān)著教材2部。入選遼寧省“興遼英才計(jì)劃”青年拔尖人才。
第1章緒論....PAGEREF _Toc112097230 \h1 第2章熱連軋過(guò)程數(shù)字化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)...PAGEREF _Toc112097231 \h4 2.1數(shù)字化系統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)....PAGEREF _Toc112097232 \h4 2.2數(shù)據(jù)平臺(tái)....PAGEREF _Toc112097233 \h5 2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型....PAGEREF _Toc112097234 \h5 2.4數(shù)字化裝備....PAGEREF _Toc112097235 \h6 2.5智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系....PAGEREF _Toc112097236 \h7 第3章數(shù)據(jù)清洗及全流程數(shù)據(jù)集成...PAGEREF _Toc112097237 \h9 3.1熱連軋數(shù)據(jù)通訊....PAGEREF _Toc112097238 \h9 3.2熱連軋數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和分類(lèi)....PAGEREF _Toc112097239 \h12 3.2.1熱連軋數(shù)據(jù)儲(chǔ)存....PAGEREF _Toc112097240 \h12 3.2.2熱連軋數(shù)據(jù)分類(lèi)....PAGEREF _Toc112097241 \h14 3.3熱連軋數(shù)據(jù)采集和處理....PAGEREF _Toc112097242 \h17 3.3.1數(shù)據(jù)采集方法....PAGEREF _Toc112097243 \h17 3.3.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理....PAGEREF _Toc112097244 \h19 3.3.3數(shù)據(jù)的多樣本處理....PAGEREF _Toc112097245 \h19 3.3.4多樣本處理應(yīng)用實(shí)例....PAGEREF _Toc112097246 \h24 3.4數(shù)據(jù)平臺(tái)....PAGEREF _Toc112097247 \h24 3.4.1生產(chǎn)工藝質(zhì)量數(shù)據(jù)集成平臺(tái)....PAGEREF _Toc112097248 \h24 3.4.2全流程工藝質(zhì)量管控系統(tǒng)...PAGEREF _Toc112097249 \h26 第4章數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生模型....PAGEREF _Toc112097250 \h29 4.1溫度控制模型....PAGEREF _Toc112097251 \h29 4.1.1溫降理論模型研究....PAGEREF _Toc112097252 \h29 4.1.2精軋區(qū)溫度預(yù)報(bào)模型研究...PAGEREF _Toc112097253 \h40 4.1.3溫度預(yù)報(bào)優(yōu)化策略....PAGEREF _Toc112097254 \h44 4.2厚度控制模型....PAGEREF _Toc112097255 \h52 4.2.1軋制力能參數(shù)模型....PAGEREF _Toc112097256 \h52 4.2.2輥縫位置模型....PAGEREF _Toc112097257 \h57 4.2.3厚度控制自學(xué)習(xí)策略研究...PAGEREF _Toc112097258 \h63 第5章軋制全流程多目標(biāo)優(yōu)化控制...PAGEREF _Toc112097259 \h78 5.1控制系統(tǒng)模型邏輯....PAGEREF _Toc112097260 \h78 5.1.1模型設(shè)定計(jì)算....PAGEREF _Toc112097261 \h78 5.1.2穿帶自適應(yīng)....PAGEREF _Toc112097262 \h90 5.1.3模型自學(xué)習(xí)....PAGEREF _Toc112097263 \h92 5.2全流程負(fù)荷分配智能優(yōu)化....PAGEREF _Toc112097264 \h97 5.2.1目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建....PAGEREF _Toc112097265 \h97 5.2.2效果分析....PAGEREF _Toc112097266 \h98 5.3加熱爐智能燃燒控制....PAGEREF _Toc112097267 \h103 5.3.1加熱爐在線溫度預(yù)報(bào)模型的建立...PAGEREF _Toc112097268 \h104 5.3.2加熱爐空燃比自尋優(yōu)策略...PAGEREF _Toc112097269 \h105 5.3.3煤氣流量智能集成優(yōu)化設(shè)定策略...PAGEREF _Toc112097270 \h106 5.3.4加熱爐爐溫智能優(yōu)化模型...PAGEREF _Toc112097271 \h107 第6章非穩(wěn)態(tài)過(guò)程三維形貌感知與協(xié)調(diào)優(yōu)化控制...PAGEREF _Toc112097272 \h109 6.1 ILQ理論及其控制器設(shè)計(jì)....PAGEREF _Toc112097273 \h109 6.1.1 ILQ理論介紹....PAGEREF _Toc112097274 \h109 6.1.2 ILQ控制器的設(shè)計(jì)....PAGEREF _Toc112097275 \h113 6.1.3基于ILQ理論的厚度-活套控制器的設(shè)計(jì)....PAGEREF _Toc112097276 \h119 6.1.4 ILQ設(shè)計(jì)算法分析....PAGEREF _Toc112097277 \h127 6.2 MPC算法及其控制器設(shè)計(jì)....PAGEREF _Toc112097278 \h132 6.2.1 MPC算法介紹....PAGEREF _Toc112097279 \h132 6.2.2厚度-活套系統(tǒng)MPC控制器的設(shè)計(jì)實(shí)例....PAGEREF _Toc112097280 \h137 6.3控制效果分析....PAGEREF _Toc112097281 \h139 6.3.1響應(yīng)性能分析....PAGEREF _Toc112097282 \h139 6.3.2抗干擾性能分析....PAGEREF _Toc112097283 \h143 6.3.3魯棒性能分析....PAGEREF _Toc112097284 \h148 第7章板形與板凸度數(shù)字化建模及協(xié)調(diào)優(yōu)化控制...PAGEREF _Toc112097285 \h159 7.1混合MEA-MLP法的熱連軋帶鋼出口板形預(yù)測(cè)模型....PAGEREF _Toc112097286 \h159 7.1.1建模數(shù)據(jù)的收集與處理....PAGEREF _Toc112097287 \h160 7.1.2 MEA-MLP模型建模理論介紹....PAGEREF _Toc112097288 \h166 7.1.3模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析....PAGEREF _Toc112097289 \h174 7.1.4基于MIV的參數(shù)敏感性分析...PAGEREF _Toc112097290 \h187 7.2混合FOA-GRNN法的彎輥力預(yù)測(cè)模型....PAGEREF _Toc112097291 \h189 7.2.1 GRNN概述....PAGEREF _Toc112097292 \h189 7.2.2 FOA原理與基本操作....PAGEREF _Toc112097293 \h191 7.2.3 FOA-GRNN彎輥力預(yù)測(cè)模型的建立....PAGEREF _Toc112097294 \h193 7.2.4彎輥力預(yù)測(cè)模型結(jié)果及分析....PAGEREF _Toc112097295 \h195 第8章關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的預(yù)測(cè)控制及實(shí)現(xiàn)方法....PAGEREF _Toc112097296 \h202 8.1熱連軋多機(jī)架運(yùn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化....PAGEREF _Toc112097297 \h202 8.1.1熱連軋單機(jī)架厚度-活套協(xié)調(diào)優(yōu)化控制...PAGEREF _Toc112097298 \h202 8.1.2熱連軋多機(jī)架分布式協(xié)調(diào)優(yōu)化....PAGEREF _Toc112097299 \h205 8.2加熱爐在線爐溫協(xié)調(diào)優(yōu)化控制方法....PAGEREF _Toc112097300 \h209 8.2.1加熱爐在線爐溫優(yōu)化問(wèn)題的描述....PAGEREF _Toc112097301 \h209 8.2.2自適應(yīng)Entropy-TOPSIS方法的權(quán)值在線調(diào)整與滾動(dòng)優(yōu)化....PAGEREF _Toc112097302 \h211 8.2.3變時(shí)域滾動(dòng)優(yōu)化求解...PAGEREF _Toc112097303 \h213 8.2.4仿真實(shí)驗(yàn)與分析....PAGEREF _Toc112097304 \h218 8.3基于傅里葉神經(jīng)算子的溫度場(chǎng)GPU加速與自適應(yīng)重采樣隨機(jī)搜索算法....PAGEREF _Toc112097305 \h223 8.3.1基于自適應(yīng)重采樣的隨機(jī)搜索算法....PAGEREF _Toc112097306 \h223 8.3.2 Fourier neural operator.PAGEREF _Toc112097307 \h227 8.3.3基于傅里葉神經(jīng)算子的溫度場(chǎng)GPU加速....PAGEREF _Toc112097308 \h230 8.3.4基于傅里葉神經(jīng)算子的溫度場(chǎng)加速的自適應(yīng)重采樣隨機(jī)搜索算法實(shí)驗(yàn)....PAGEREF _Toc112097309 \h238 第9章總結(jié)與展望....PAGEREF _Toc112097310 \h242
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