轧辊单独传动系统需要实现上、下拖动电机转速同步,为解决弹性连接引起的扭振与轧制负载扰动会导致同步控制性能降低的问题,建立轧辊单独传动弹性系统模型,将状态反馈控制与现有交叉耦合同步控制策略相结合,用扩张状态观测器重构系统状态量和综合扰动,实现状态反馈控制和扰动前馈补偿,以改善弹性轴连接情况下同步控制系统的动态性能与抗扰动能力。仿真结果表明,状态反馈控制的加入对抑制扭振效果明显,受轧制负荷扰动时动态速降减少近2/3,并且启动时能够快速的使同步误差归零,同步误差归零时间减少77%,同步误差在受扰动时降低近84.6%,同步性能得到明显改善。

在钢铁轧制时,针对轧机单辊传动系统上下轧辊拖动电机速度响应慢、同步性能较差的问题,设计了一种基于单神经元自适应PID神经网络的负荷平衡控制器与负荷观测器相结合的控制策略。在该控制策略中,负荷观测器观测出来的上下轧辊实际负载量作为负荷平衡控制器的输入,同时前馈补偿的加入能够抑制电机的速度波动。仿真结果表明,负荷观测器的加入对电机速度响应时间和同步误差改善效果明显,轧制前电机到达稳态的响应时间缩短了近26.5%。轧制时电机回到稳态的响应时间缩短了近16.5%,同步误差绝对值最大值减小了78%,同步性能得到了有效改善。

针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征重构,使数据线性结构化,引入超松弛因子改进FastICA初始权值的选择机制,提取更合理的独立元信号,并且计算相应的统计量和控制限。选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,与传统的FastKICA方法相比较,结果证明,基于超松弛因子改进的FastKICA故障检测的方法准确率更高,验证了该方法的有效性和优越性。

为了解决轧机单辊传动系统负荷不平衡问题,首先采用交叉耦合结构实现对双电机的控制,然后在此基础上,设计了新的负荷平衡控制器,该控制器采用模糊PID控制方法,并将传动轴扭矩差与工作辊转速差作为负荷平衡控制器的输入量,同时为了提高电机的同步性能,设计了模糊PID跟踪控制器。最后通过Simulink仿真工具来验证负荷平衡控制器对双电机同步控制效果的影响。仿真结果表明,与将电机电枢电流差作为负荷平衡控制器的输入量,模糊PID或传统PID作为控制器算法的控制策略相比,将传动轴扭矩差与工作辊转速差两个量作为负荷平衡控制器的输入量,模糊PID作为控制器算法的控制策略可以减小超调量,加快响应速度,保证了上下辊出力均衡,同时也能使电机在安全范围内保持平衡。