四辊冷轧机板形神经模糊控制研究的中期报告中期报告：四辊冷轧机板形神经模糊控制研究1.研究背景四辊冷轧机是一种常见的金属板材生产设备。板形控制是冷轧质量控制中的关键问题。传统的板形控制方法主要基于PID控制或模型预测控制，其控制精度较低，难以满足高精度冷轧生产的要求。因此，研究新的板形控制方法具有较高的实际意义。2.研究内容本文提出了一种基于神经模糊控制的板形控制方法。该方法是将模糊控制和神经网络控制相结合，通过模糊控制器对输入量进行模糊化处理，并通过神经网络控制器对输出量进行非线性控制，以实现冷轧板形的精确控制。具体研究内容包括：(1)使用ANSYS对四辊冷轧机进行建模并进行板形仿真分析，确定板形控制系统的输入量和输出量；(2)设计并实现模糊控制器，对四辊冷轧机的输入量进行模糊化处理，使其更容易被神经网络控制器处理；(3)使用BP神经网络进行建模和训练，对板形控制系统的输出量进行非线性控制；(4)基于Matlab模拟建立的板形控制系统，并通过仿真实验验证其性能。3.研究进展目前，我们已经完成了对四辊冷轧机的建模和板形仿真分析工作，确定了板形控制系统的输入量和输出量。同时，我们也已经设计并实现了模糊控制器，并进行了模拟验证，结果表明该控制器能够有效地对输入量进行模糊化处理。此外，我们还正在进行BP神经网络的建模和训练工作，并将在接下来的研究中结合模糊控制器进行综合控制实现。4.计划接下来，我们将进行以下工作：(1)完善BP神经网络的建模和训练，并将其与模糊控制器结合进行综合控制；(2)进行仿真实验，评估神经模糊控制方法的性能和控制效果；(3)对实验结果进行分析和总结，提出进一步改进和优化的建议。5.结论本文提出的基于神经模糊控制的板形控制方法具有较高的实际意义和研究价值。通过将模糊控制和神经网络控制相结合，该方法可以更有效地实现冷轧板形的精确控制。接下来，我们将进一步完善该方法，提高其控制精度和稳定性。