主要获奖项目简介 冷轧带材纵向厚度控制精度是板厚、板形两大质量指标之一。液压AGC系统是控制板带材厚度的关键技术。燕山大学王益群教授课题组是一个机电液综合的大型课题组,长期致力于轧机自动化领域的理论及应用研究,在液压AGC研究方面,先后获3项国家自然基金资助,2003年初,河南鸽瑞复合材料公司决定由燕山大学王益群课题组负责核心技术——液压AGC研制，以开发一台650冷带轧机。

在2009年度国家科学技术奖励大会上，“冷带轧机高精度冷带轧机高精度液压厚度自动控制（液压AGC）系统关键技术及应用”项目一举获得国家科技进步奖二等奖。荣誉的背后，是燕山大学教授王益群与其科研团队数十年来为创建我国自有板带轧机厚度自动控制技术而进行的锲而不舍的努力。

冷带轧机液压AGC系统的控制精度决定了冷轧带钢的成品精度,而目前现场的液压AGC系统主要采用PID控制。针对液压AGC系统,在其中的液压压下伺服系统中应用模型算法控制(MAC),同液压AGC系统厚度外环的PID控制相结合,形成MAC-PID串级控制。同时,进行了轧制试验,试验结果表明所采用的MAC-PID串级控制算法实时性较好且易于实现,提高了成品带钢的板厚精度。

由于冷带轧机操作侧与传动侧位置子系统的内部参数不确定性与不一致性,液压两侧位置系统的动态性能不同,这往往导致轧机生产的板材厚度不一致.文章基于全驱系统方法提出了一种参数自适应同步控制策略.首先,建立了液压位置系统的辨识模型与全驱模型;然后,基于辨识模型采用递推最小二乘算法对子系统的未知参数进行辨识;进而,针对建立的全驱同步系统模型,设计了参数化控制器,从而达到闭环系统稳定,以及两侧子系统的同步.最后,仿真结果表明了同步控制方案的有效性.

冷带轧机的轧制过程是较为复杂的物理过程因此液压AGC(Automatic Gauge Control)系统对冷带轧机成品带钢的厚度精度起着重要的作用。针对300可逆冷带轧机进行了过程优化级计算机控制的研究开发出了液压AGC系统的过程优化级计算机控制系统。液压AGC系统的过程优化级计算机控制可以实现轧制规程的计算、过程控制级所需设定值的设定、轧制过程数据的采集以及人机界面的显示等功能。同时进行了轧制试验。

该文以冷带轧机液压AGC系统为对象，进行了T-S模糊模型辨识研究。首先，采用开环控制策略进行了辨识数据的测取，采用AIC定阶法确定了液压AGC系统的阶次。在此基础之上，采用基于满意聚类的T-S模糊模型辨识方法，通过GK算法进行模糊聚类，进行了液压AGC系统T-S模糊模型的辨识，得到了系统的T-S模糊模型。该模糊模型分为前提部分和结论部分，各条规则间构成线性组合，对液压AGC系统的非线性有着较为良好的线性描述。通过模型的白色残差校验进行了模型校验，所辨识出的冷带轧机液压AGC系统T—S模糊模型，模型精度符合要求。

研究成本小、风险低并能全面揭示冷带轧机轧制过程特性的虚拟轧制技术具有重要的现实意义。压下电液伺服系统是液压AGC系统的重要组成部分以300 mm冷带轧机为研究对象分析冷带轧机压下电液伺服系统的数学模型建立一种三自由度轧机负载的压下电液伺服系统模型包括轧机液压负载系统模型和动力机构模型。该模型可为虚拟轧机轧制设备级仿真提供压下电液伺服系统的仿真模型模拟液压AGC系统的动态调节过程并能为过程控制级提供虚拟的轧制力实测值和缸位移量。仿真结果表明：该模型的阶跃响应曲线与实际响应基本相同模型精度较高。

在冷带轧机液压AHC （Automats Gauge Control） 系统中电液力伺服系统是其重要的组成部分由于冷带轧机电液力伺服系统的设定值是由厚度环所决定故而电液力伺服系统的设定值在轧制过程中是时变的.基于此提出了一种自适应预测控制算法将自适应控制同动态矩阵控制结合起来通过在线辨识来校正预测控制器的控制参数以达到更好的控制效果.该控制算法基于受控对象的阶跃响应.试验结果表明：采用该控制策略时电液力伺服系统的动静态特性都得到了显著提高.

以300型可逆冷带轧机为对象，针对冷带轧机液压AGC系统，开发出了适用于轧机刚度测试试验的测控系统，该系统具备人机界面和数据存储功能，可实现轧制力闭环和位置闭环。同时，进行了轧机刚度测试试验，采用最小二乘法辨识出了轧机刚度。在试验过程中，采用位置闭环将辊缝压靠到位，然后采用轧制力闭环进行轧制力定步长变化，并在每次恒定步长增减后，加入一定延时，以保证轧制力实际值达到实际给定值。

随着国民经济的高速发展高性能、高附加值的冷轧薄板消费量在急剧增加对冷带轧机板厚控制技术的要求越来越高。针对燕山大学300可逆冷带轧机对液压AGC（Automatic gauge control）系统板厚控制策略进行了研究实现了液压压下位置闭环和轧制力闭环、测厚仪闭环以及预控AGC等板厚控制技术实验结果表明所采用的控制策略能够有效地消除成品带钢厚差提高板厚控制精度。