针对轧机液压位置闭环系统存在强耦合、多变量等非线性因素,精确建模困难且不具备自我更新学习等问题,将无模型自适应迭代学习控制(MFAILC)应用于轧机液压位置闭环系统。由于MFAILC算法的误差收敛消耗时间较长,采用高阶伪偏导数估计算法改善系统的收敛速度,同时针对MFAILC算法在控制过程中的抗干扰性较差、容易产生控制偏差的问题,结合内模控制强鲁棒性、结构简单等优点,将其引入MFAILC算法,对算法的控制结构进行改进。仿真实验结果表明:改进后的无模型自适应迭代学习算法的收敛速度、控制精度都得到提高,系统的抗干扰性也能够增强。

轧机液压系统的综合性较强,它集电气、轧制及液压于一身,具有精度高和结构复杂等特点,因此通过诊断轧机液压系统的故障问题,不仅可以保证轧机的正常运行,对产品质量的提升也会产生积极影响。热轧液压系统的故障诊断,要充分结合多样化的智能诊断技术,和电气控制技术彼此之间相互弥补,同时更要与先进的虚拟现实技术、网络技术和多媒体技术等融合起来。使液压系统可以处在稳定的运行状态下,促进钢制品质量水平的进一步提升。文章主要围绕着炉卷轧机液压系统故障分析与处理进行论述,内容仅供参考。

针对轧机液压位置闭环系统存在强耦合、多变量等非线性因素,精确建模困难且不具备自我更新学习等问题,将无模型自适应迭代学习控制(MFAILC)应用于轧机液压位置闭环系统。由于MFAILC算法的误差收敛消耗时间较长,采用高阶伪偏导数估计算法改善系统的收敛速度,同时针对MFAILC算法在控制过程中的抗干扰性较差、容易产生控制偏差的问题,结合内模控制强鲁棒性、结构简单等优点,将其引入MFAILC算法,对算法的控制结构进行改进。仿真实验结果表明:改进后的

探讨轧机液压设备远程监测与故障诊断技术，并对监测与诊断系统的结构以及实现过程中的B／S模式、网络诊断技术等关键技术进行详细的分析。此基于网络的轧机液压设备远程监测与故障诊断系统，可以在最短的时间内，集中该领域专家和专门技术人员提供技术支持进行设备故障诊断，从而避免由于液压系统故障而造成巨大的经济损失。