[发明专利]一种镀锌过程气刀压力实时优化控制方法及系统

权利要求书

1.一种镀锌过程气刀压力实时优化控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、获取当前时刻的工况信息，包括气刀距离D(t)，气刀压力P(t)，生产线速度S(t)、镀层厚度测量值CW_act(t)和镀层厚度设定值CW_set(t)；

S2、判断式(1)是否成立，如果是，执行S3，否则，执行S4，

CW_set(t)＝CW_set(t-1) (1)

其中，t表示当前时刻，t-1表示上一采样时刻，CW_set(t-1)表示上一采样时刻的镀层厚度设定值，S(t-1)表示上一采样时刻的生产线速度；

S3、将S1中的当前工况信息输入神经网络预测模型后得到的输出作为镀层厚度预测值CW_pred(t)，将镀层厚度设定值CW_set(t)与镀层厚度预测值CW_pred(t)的差值作为镀层厚度控制偏差，执行S7；

S4、通过机理法计算当前时刻测厚仪的测量滞后时间τ(t)，并根据当前时刻的镀层厚度测量值CW_act(t)，通过过程量时域匹配，得到气刀距离D(t-τ(t))、气刀压力P(t-τ(t))和生产线速度S(t-τ(t))；

S5、将气刀距离D(t-τ(t))、气刀压力P(t-τ(t))和生产线速度S(t-τ(t))输入神经网络预测模型后得到的输出作为当前时刻的神经网络预测值，并与当前镀层厚度测量值CW_act(t)比较得到当前时刻的模型偏差bias(t)，并通过滑动窗口法对当前时刻的模型偏差及之前各时刻的模型偏差进行加权平滑，得到最终模型偏差；

S6、将S1中的当前工况信息输入神经网络预测模型后得到的输出加上最终模型偏差作为镀层厚度预测值CW_pred(t)，将镀层厚度设定值CW_set(t)与镀层厚度预测值CW_pred(t)的差值作为镀层厚度控制偏差；

S7、如果镀层厚度控制偏差大于阈值，则执行S8，否则，保持气刀压力设定值不变，并在一个采样周期后返回S1；

S8、根据当前工况信息及镀层厚度控制偏差，采用增量式PID算法求解气刀压力设定值P_set，并在一个采样周期后返回S1。

2.如权利要求1所述的一种镀锌过程气刀压力实时优化控制方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S301、将气刀距离D(t)，气刀压力P(t)，生产线速度S(t)输入神经网络预测模型，得到镀层厚度预测值CW_pred(t)，如式(2)所示：

CW_pred(t)＝NNp{D(t),P(t),S(t)} (2)

其中，NNp{*}表示神经网络预测模型的非线性映射关系；

S302、计算镀层厚度控制偏差CWm，如式(3)所示：

CWm＝CW_set(t)-CW_pred(t) (3)。

3.如权利要求1所述的一种镀锌过程气刀压力实时优化控制方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S401、采用机理法根据式(4)和式(5)计算当前测厚仪的测量滞后时间τ(t)，

τ(t)＝λ(t)+T_m (4)

其中，λ(t)是t时刻测厚仪处钢卷从气刀位置移动至测厚仪所需时间，T_m为测厚仪的测量时间，L为气刀装置到测厚仪的距离，ΔT为系统采样周期，k＝0,1,2,3…；

S402、根据当前镀层厚度测量值CW_act(t)，通过滞后时间τ(t)进行过程量匹配，获取与当前镀层厚度测量值CW_act(t)匹配的气刀距离D(t-τ(t))、气刀压力P(t-τ(t))和生产线速度S(t-τ(t))。