1550冷连轧机板形控制模型及策略研究的中期报告本中期报告根据对1550冷连轧机板形控制的深入研究，初步建立了板形控制模型，并探究了相应的策略。具体如下：一、板形控制模型1.1大致思路我们基于神经网络的板形控制模型，主要包括3个主要的层：-输入层：板材光辉传感器产生的原始数据；-隐藏层：3个神经元的隐藏层，用于管理数据的处理；-输出层：包括4个神经元，它们是定轧力，上辊的调节，下辊的调节，压下辊的调节。1.2模型具体实现在具体实现上，我们选择了Python作为主要语言，并使用了TensorFlow库来建立和训练模型。具体思路为：-设定三个隐藏层的维度，其中第一和第二个隐藏层有10个神经元，第三个隐藏层有5个神经元；-对输入数据进行标准化处理，以便为神经网络建立一个稳健的建模环境；-使用TensorFlow建立前向/反向神经网络，并将成本函数最小化来优化模型；-完成训练后，模型可以使用来进行板形控制。二、策略探究基于以上的板形控制模型，我们开始探讨实际控制中所需的策略。我们的主要目标是实现最优的板形控制，以确保零缺陷率，优良的板形，以及生产成本最小化等。在这一阶段，我们采用了集约式控制（包括PID控制和模糊逻辑控制）对板形进行调节。我们比较了这两种方法，并发现模糊逻辑控制具有较高的确定性和效率。我们的模糊控制基于模糊逻辑、稳态误差和各种故障情况的反应来进行建模。为了更好的管理板形控制，我们采用了多个传感器、运动组件、控制器和执行器，以实现精确的板形控制。结论：-我们已经建立了板形控制模型，并证明了基于神经网络的模式实现的可行性；-我们探讨了不同的板形控制策略，并选择了模糊逻辑控制作为主要控制策略；-我们已经为1550冷连轧机的板形控制奠定了基础，并有望在未来的研究中实现更加先进的控制技术。