Resumen

Este trabajo considera un problema de control neuronal adaptativo del nivel de acero fundido para sistemas de fundición de banda de doble rodillo con ángulo inclinado. En primer lugar, el modelo se mejora y simplifica en un sistema no lineal afín explotando la técnica de compensación de entrada. A continuación, se establece un observador adaptativo basado en una red neuronal de función de base radial (RBFNN). Además, se diseña un esquema de control adaptativo activado por eventos y las correspondientes leyes adaptativas actualizadas. Se demuestra que el método de control propuesto puede garantizar que la salida del sistema sigue la señal de referencia y que todas las señales de lazo cerrado están acotadas. Por último, se verifica la validez del esquema de control mediante un modelo dinámico semi-experimental del sistema.

INTRODUCCIÓN

En los últimos años, con el desarrollo de la industria de fabricación de maquinaria, las tecnologías de producción de bandas finas de acero han atraído una gran atención y han dado lugar a numerosos resultados de investigación [1-2]. Combinando la colada continua y la laminación en caliente, la colada y laminación de doble rodillo tiene las ventajas de reducir costes, ahorrar energía, ahorrar espacio, etc., y puede mejorar significativamente la microestructura y las propiedades de los metales [3-4]. En comparación con la colada horizontal de dos rodillos, la colada inclinada de dos rodillos puede reducir la segregación por gravedad específica y aumentar la velocidad de colada [5].

En la práctica, el modelo del sistema de colada continua inclinada de banda de acero de doble rodillo es fuertemente no lineal y acoplado, por lo que el diseño del controlador es muy difícil. En las referencias [6] y [7], se estudiaron dos problemas de diseño de controladores difusos adaptativos para sistemas de colada continua inclinada de doble rodillo, y la forma en que se utilizó el teorema del valor medio para transformar el sistema no afín a un sistema afín, luego utilizando la capacidad de aproximación universal de los sistemas de lógica difusa, se diseñó un novedoso controlador adaptativo de seguimiento para asegurar la convergencia del error de seguimiento. En [8], se consideró un método de control de seguimiento adaptativo con entrada de disparo por evento. En [9], una red neuronal de control adaptativo para sistemas no lineales interconectados. Inspirado en [6] y [9], en este trabajo se estudia un control adaptativo disparado por eventos para un sistema de colada de banda de doble rodillo con ángulo inclinado. En primer lugar, el sistema de colada de banda de doble rodillo se degenera en un sistema afín. A continuación, se diseñan un observador neuronal adaptativo y un controlador disparado por eventos para alcanzar el objetivo de control.  Por último, se demuestra que la señal de salida del nivel de acero fundido puede seguir la señal de referencia mediante un modelo dinámico de sistema semiexperimental.

MODELO MATEMÁTICO DEL SISTEMA DEL PROCESO DE COLADA EN BANDA

Ecuación del nivel de metal fundido

• Materias:Modelo Matemático Acero Red neuronal Tecnología de fundición
• Subjects:Mathematical model Steel Neural network Casting technology
• Palabras claves:Proceso de fundición; Tira; Modelo matemático; Control del nivel de acero fundido; Red neuronal de funciones de base radial (RBFNN)
• Keywords:Casting process; Strip; Mathematic model; Molten steel level control; Radial basis function neural network (RBFNN)