[摘要]本文主要介紹了中厚板矯直機(jī)二級(jí)模型控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，該模型以神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)為設(shè)計(jì)載體，運(yùn)用徑向基函數(shù)的逼近取值法進(jìn)行運(yùn)算和分析，保證了模型策略的精度和準(zhǔn)確性，提高了鋼板的矯直質(zhì)量。

      [關(guān)鍵詞]L2模型  神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)  徑向基函數(shù)數(shù)據(jù)表 

前言

      建立精確的數(shù)學(xué)模型，在處理非線性問題上有著良好的效果，矯直機(jī)二級(jí)模型的設(shè)計(jì)就是建立了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，依據(jù)徑向基函數(shù)的逼近非線性函數(shù)運(yùn)算方法得到可靠的矯直策略，對(duì)矯直機(jī)的矯直力、扭矩、速度等參數(shù)進(jìn)行全面的分析和設(shè)定，在保證不超出限定值的前提下得到希望的塑變比和平直度。

1L2模型的組成及主要功能

      二級(jí)模型由三部分組成：一是二級(jí)服務(wù)器：該計(jì)算機(jī)運(yùn)行二級(jí)。所以跟蹤，預(yù)設(shè)值計(jì)算，數(shù)據(jù)庫儲(chǔ)存和通訊都由改服務(wù)器完成，它是二級(jí)的指揮中心；二是人機(jī)界面計(jì)算機(jī)（HMI）：它負(fù)責(zé)人機(jī)界面的應(yīng)用，通過這里進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)際操作，應(yīng)用軟件為VISUAL BASIC；三是工程師站計(jì)算機(jī)：用于程序控制和管理員維護(hù)，程序設(shè)計(jì)由C++和VAI環(huán)境下實(shí)現(xiàn)。

      主要功能包括： PDI（基礎(chǔ)數(shù)據(jù)）的輸入；PDO基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的輸出；HMI人機(jī)接口的操作實(shí)現(xiàn)；二級(jí)數(shù)據(jù)庫的實(shí)現(xiàn)；與L3的數(shù)據(jù)通訊；與其它相關(guān)設(shè)備的通訊。

2神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成及計(jì)算

      矯直機(jī)L2模型的運(yùn)算是采用單層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，徑向基( Radial Basis Function,簡(jiǎn)稱RBF)網(wǎng)絡(luò)是一種新穎有效的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 它是一組徑向基函數(shù)的線性組合，具有較高的運(yùn)算速度和外推能力, 同時(shí)有很強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)的能力，并且逼近精度與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)系是具有可塑性的，即網(wǎng)絡(luò)能通過調(diào)整自己的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)最佳逼近精度。

      徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是J.Moody和CDarken于1989年提出的，采用高斯函數(shù)等徑向基函數(shù)作為神經(jīng)元傳遞函數(shù)，用于非線性函數(shù)的逼近。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以用一個(gè)結(jié)構(gòu)圖來表示它的輸入輸出關(guān)系(圖一)。由圖可知，它是由第一層的輸入層,第二層的隱層和第三層的輸出層組成。輸入層是由輸入樣本節(jié)點(diǎn)組成；隱層為徑向基層，作用函數(shù)是徑向基函數(shù)。對(duì)一個(gè)輸入樣本，隱層中的各徑向基函數(shù)都有一個(gè)輸出，隱層的輸出結(jié)果是這些輸出的加權(quán)和。

（圖一：三層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖）

      徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是：用一個(gè)徑向基函數(shù)在因變量的某個(gè)局部區(qū)域上擬合函數(shù)的一部分，不同的基函數(shù)對(duì)應(yīng)不同的局部區(qū)域，這樣整個(gè)基函數(shù)組的加權(quán)和就形成一個(gè)總的函數(shù)，我們把它看作是對(duì)某個(gè)函數(shù)的逼近擬合。運(yùn)用Mood和Darken的算法，這個(gè)算法先對(duì)樣本的輸入部分做聚類分析，通常是k-mean法，將樣本的輸入部分分成若干類，算出每類的重心作為徑向基函數(shù)的中心，再指定徑向基函數(shù)的寬度參數(shù)，然后用最小二乘法確定各徑向基函數(shù)的組合系數(shù)。

為了提高數(shù)據(jù)表的提取功能，從徑向基神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中利用派生的方法將數(shù)據(jù)引出，具體計(jì)算方法如下：

（1）對(duì)每個(gè)PDI輸入數(shù)據(jù)i進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,即聚類分析。見公式1所示：

（2）計(jì)算徑向基函數(shù)的寬度參數(shù)，見公式2所示：

（3）對(duì)數(shù)據(jù)庫中的每個(gè)元素計(jì)算出權(quán)重比，見公式3所示：

（4）所有的在表中選擇的K個(gè)元素的最終輸出值，見公式4：

3 二級(jí)模型的設(shè)計(jì)

      二級(jí)模型的設(shè)計(jì)用來矯直熱鋼板。這個(gè)模型基于離線模型和在線模型兩個(gè)功能。離線模型是一個(gè)物理模型，需要一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算過程，它的輸出存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)表中，離線測(cè)試成功后，通過在線模型進(jìn)行應(yīng)用和實(shí)踐，具有神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的幾何自適應(yīng)功能。

3.1模型策略的生成

      模型包括在線模型和離線模型，離線模型的結(jié)果存儲(chǔ)在智能表中，根據(jù)測(cè)量結(jié)果得到的自適應(yīng)。在線模型也叫做工藝程序模擬器。這個(gè)模擬器可以自學(xué)習(xí)，得到矯直鋼板的較好的塑變比和平直度。

      在線模型是三個(gè)計(jì)算結(jié)果的線性組合（依據(jù)每個(gè)結(jié)果的置信因數(shù)）：離線模型計(jì)算結(jié)果、短期項(xiàng)目適應(yīng)結(jié)果、長(zhǎng)期項(xiàng)目適應(yīng)結(jié)果。

      模型的輸入數(shù)據(jù)為：鋼種、溫度、厚度和塑變比。利用鋼種和溫度，模型首先將鋼的特性記錄到數(shù)據(jù)表中，并且根據(jù)離線模型計(jì)算出結(jié)果給出初始輥縫的設(shè)定，根據(jù)鋼種、溫度和厚度的變化和不同，模型將適應(yīng)的改變輥縫，并計(jì)算出相適應(yīng)的矯直力、扭矩和塑變比。

     矯直力和扭矩的計(jì)算公式如下：

      forceOff ：離線模型計(jì)算的矯直力t結(jié)果；forceOffC：矯直力的置信因數(shù)；forceShort：短項(xiàng)目適應(yīng)結(jié)果的矯直力；forceShortC： forceShort.的置信因數(shù)；forceLong：長(zhǎng)項(xiàng)目適應(yīng)結(jié)果的矯直力；forceLongC： forceLong.的置信因數(shù)。

      在線模型驗(yàn)證各種限制值（矯直力、扭矩）是否超出，如果塑變比達(dá)到了，各種限制值沒有超出，則模型輸出計(jì)算結(jié)果。當(dāng)塑變比沒有達(dá)到，而限制值沒超出時(shí)，模型將減少輥縫，重新進(jìn)行驗(yàn)證。當(dāng)塑變比沒有達(dá)到但一個(gè)限制值超出了，模型恢復(fù)到上一次的迭代值，并且發(fā)送輸出結(jié)果，并指示不能達(dá)到塑變比了。

3.2數(shù)據(jù)表的建立和存儲(chǔ)

      模型基于鋼板的物理特性和鋼板屬性原理的特點(diǎn)，計(jì)算和記錄了鋼板厚度分布，并在鋼板進(jìn)入矯直機(jī)時(shí)根據(jù)矯直輥的位置計(jì)算出鋼板的運(yùn)行軌跡。這個(gè)計(jì)算過程考慮了所有的位置設(shè)置和所有的鋼板特性，計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)表中，主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵值如表一所示：

3.3 測(cè)量數(shù)據(jù)處理

      收集的數(shù)據(jù)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法進(jìn)行分析處理，將有效的數(shù)據(jù)寫到報(bào)告中，并應(yīng)用于模型的自適應(yīng)功能。L1以200ms的周期向L2發(fā)送測(cè)量數(shù)據(jù)值。這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)循環(huán)堆棧中，不斷接收L1的循環(huán)反饋信息，跟蹤模型則進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析，未經(jīng)處理的物理測(cè)量數(shù)據(jù)必須由矯直機(jī)的狀態(tài)改變來觸發(fā)，才有進(jìn)行有效的運(yùn)算和使用。同理，如果測(cè)量條件不再具備（如穩(wěn)定的軋制速度，矯直機(jī)內(nèi)的無矯直鋼板等），則數(shù)據(jù)處理運(yùn)算停止。

      測(cè)量值包括：鋼板的長(zhǎng)度、進(jìn)出矯直機(jī)的張力、機(jī)架的矯直力、彎輥力、矯直速度、主電機(jī)功率、進(jìn)出輥的位置、延伸率等。一旦處理后的數(shù)據(jù)是有效的，則模型進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并且將測(cè)量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在PDO表中。

3.4HMI人機(jī)交互界面

      HMI人機(jī)交互界面的運(yùn)行有兩個(gè)主要功能：一是便于操作工查看生產(chǎn)數(shù)據(jù)和信息，二是物料負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)矯直機(jī)上下游工序（上游是ACC快冷設(shè)備，下游是冷床）間的鋼板信息及物料跟蹤數(shù)據(jù)收集和L2數(shù)據(jù)表的維護(hù)、從L3接收鋼板PDI信息以及軋制程序的維護(hù)、收集數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，模型的自學(xué)習(xí)功能以及L2模型的預(yù)計(jì)算設(shè)定。

      從HMI上可以查看來自L3的物料信息，以及來自L2的跟蹤信息，包括下一張要矯直機(jī)的鋼板、當(dāng)前正在矯直的鋼板和己經(jīng)矯直完成的最后三張鋼板的信息。

      L1的熱金屬檢測(cè)器HMD檢測(cè)到鋼板的頭部和尾部，但并不在L2的HMI上顯示鋼板的實(shí)際位置和圖形，而且以通訊的方式將L1檢測(cè)到的鋼板跟蹤信息發(fā)送到L2，L2根據(jù)L1發(fā)來的數(shù)據(jù)及現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的速度等參數(shù)進(jìn)行運(yùn)算后，計(jì)算出鋼板矯直道次、壓下量、扭矩等模型策略。在道次之間，L2 模型會(huì)根據(jù)L1的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)行自適應(yīng)的調(diào)整，得到較好的矯直策略和平直度。HMI如圖二所示：

（圖二：L2模型的跟蹤）

      4 小結(jié)

      神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用，提高了二級(jí)的策略分析的精度。二級(jí)模型的應(yīng)用提高了矯直機(jī)的矯直質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了從三級(jí)接受鋼板信息，實(shí)時(shí)物料跟蹤，自動(dòng)計(jì)算矯直參數(shù)以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)的全自動(dòng)功能，最大限度的保證了鋼板的矯直質(zhì)量、提高了設(shè)備的安全性，避免了扭矩、矯直力等過大造成的設(shè)備損壞，具有很好的推廣價(jià)值。

作者：岳臨萍，女，（1972-），碩士研究生，電氣高級(jí)工程師，主要從事計(jì)算機(jī)控制與自動(dòng)化儀表的現(xiàn)場(chǎng)管理與維護(hù)。

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