【摘 要】
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随着我国工业现代化进程的不断深入，冷轧板带产品已经成为了建筑、汽车、家电、食品包装等行业不可或缺的原材料。目前，我国冷轧板带的生产重心正按照连续化、高精度、低成本、
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随着我国工业现代化进程的不断深入，冷轧板带产品已经成为了建筑、汽车、家电、食品包装等行业不可或缺的原材料。目前，我国冷轧板带的生产重心正按照连续化、高精度、低成本、低污染的生产要求实现转移。如何进一步提高冷轧板带产品的生产质量和精度，是广大的钢铁行业从业者和技术研究人员需要深入研究的问题。由于冷轧机出口处的厚度信号不能实时反馈给控制单元，存在一个时间上的滞后，因此冷轧机厚度控制系统(Automatic Gauge Control，简称AGC)是一个典型的时滞系统。时滞环节的存在，降低了AGC系统的控制品质，甚至会出现系统发散的现象。时滞问题的解决，对于冷轧板带材质量的提高和降低废品率具有重要的实际意义。本文在查阅国内外相关文献资料的基础上，建立了冷轧机厚度控制系统的数学模型。针对传统Smith预估器在模型失配后鲁棒性、稳定性差的问题，给出了引入模糊PID控制器的Smith预估器改进方案。选择稳定性较好，带低通滤波环节的改进型Smith预估器作为基础结构，以提高改进方案的稳定性；同时，在控制器部分使用模糊PID控制器，利用其模糊特性，保证了方案在模型失配时也能具有良好的鲁棒特性。另一方面，在实际的轧制过程中，系统存在诸多不确定因素，很难获得精确的数学模型。为此，针对模型未知的时滞系统，给出一种基于神经网络辨识的Smith预估控制方案。利用BP网络的函数逼近能力，完成对被控对象参数高精度的辨识和跟踪来替代应有的数学模型部分，以提高Smith预估器在实际生产中的应用性。
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