基于轧制力信号多分辨分析的ＡＧＣ系统

2012年04月12日10:00:10 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

梁　辉，童朝南
北京科技大学信息工程学院，北京

摘　　　要：针对目前热连轧生产轧制过程中实时反映生产状况的轧制力数据中所包含的大量丰富信息没有被充分利用的现象，从轧制力方面探讨了提高带钢成品厚度精度的新方法。从理论上分析了热轧轧制力信号特性，并结合小波在不同频率尺度上可以提取信号相关特征的优势，提出了一种基于小波多分辨分析的轧制力ＡＧＣ系统。该算法采用小波多分辨分析算法提取出轧辊偏心、水印等引起的轧制力波动，并分别针对各因素引起的轧制力波动量进行相应的控制。仿真结果表明，该方法是有效可行的，提高了带钢厚度精度，具有广阔的推广应用前景。

关　键　词：轧制力信号；轧辊偏心；小波多分辨分析；ＡＧＣ系统

１　引　言
目前对热带厚度精度的控制主要是基于对象的轧制数学模型的研究，但是由于热连轧过程本身具有的非线性、多变量及时变等特性决定其难以获得精确数学模型，从而对厚度精度的进一步提高产生了很大的制约。而另一方面，随着生产信息化的不断发展，生产过程中产生并积累了大量丰富详实的生产数据，如轧制力、带钢厚度、辊缝等数据，这些数据反映了生产运行的实际状况［１］。对轧制力信号分析的传统方法是基于傅里叶变换的分析，但是傅里叶变换存在时域与频域的局部化矛盾，并且其适用于信号有明显区别于噪声的频谱分析，不适用于从存在各种随即噪声的轧制力信号这一复杂高频干扰周期波中分离出水印、偏心等信号。而小波多分辨分析算法克服了傅里叶变换这些缺点，在时域和频域都具有良好的局部化特性，通过改变尺度系数，可调整时频窗的大小，从而适应不同频率成分信号的分析，用它进行轧制力信号的分析是近年来采用的新方法［２５］。因此，本文提出了一种基于小波多分辨分析的轧制力ＡＧＣ（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＧａｕｇｅＣｏｎｔｒｏｌ，ＡＧＣ）系统，利用轧制力数据中包含的许多潜在因素的积累影响体现在不同的频带上的特性，比如轧辊偏心、钢坯水印、量测噪声和外部干扰等，采用小波多分辨分析算法把这些不同尺度上的信息提取出来，分别针对各因素引起的轧制力波动进行相应的控制措施，从而提高带钢厚度精度。

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