[发明专利]一种带钢热连轧生产钢坯再加热模糊PID温度调节方法

说明书

本发明提供一种带钢热连轧生产钢坯再加热模糊PID温度调节方法，属于带钢热连轧生产领域。所述方法包括：对具有时空分布特征的非线性钢坯内部温度演化动态模型进行T‑S模糊偏微分方程建模，得到非线性钢坯内部温度演化动态的T‑S模糊偏微分方程模型；采用基于观测器的反馈控制技术，根据所述T‑S模糊偏微分方程模型构建T‑S模糊观测器；运用PID控制策略，构造基于T‑S模糊观测器的模糊PID温度测量跟踪调节器；确定模糊PID温度测量跟踪调节器的控制参数，将模糊PID温度测量跟踪调节器应用于非线性钢坯内部温度演化动态模型，驱动钢坯下表面温度调节到期望温度值。采用本发明，能够实现非侵入式钢坯温度表面测量与调节，使得钢坯下表面温度达到期望温度值。

技术领域

本发明涉及带钢热连轧生产领域，特别是指一种带钢热连轧生产钢坯再加热模糊PID温度调节方法。

背景技术

在带钢热连轧生产过程中(带钢热连轧生产工艺流程如图1所示)，温度精确控制有助于钢铁行业的产业升级：节能减排与提质增效。这是因为热连轧中能耗与钢产品质量都与温度息息相关。因此研究如何开发简单、有效且可靠控制算法驱动加热单元使钢坯温度分布达到期望(钢坯再加热示意图如图2所示)，这对钢铁行业产业升级具有重要的实际应用价值。

钢坯内部温度演化动态更为复杂，不仅与时间有关，还依赖于空间位置，通常由偏微分方程刻画。同时，温度演化动态的非线性特征，如钢坯的比热系数和传导系数与温度有关，且难以获得其准确表达式，这增加了温度控制系统的设计难度。

另外，受现有传感器测量与控制驱动技术限制，钢坯表面温度测量与调节具有非侵入性，即钢坯内部温度分布信息不能通过传感器直接获得和加热单元直接调节。因此，钢坯温度测量与加热仅能在其表面进行，属于分布参数系统边界控制范畴。

虽然PID控制广泛应用于工业领域且已成为解决跟踪控制问题的有效途径之一，但是钢坯表面温度调节问题本质上是拟线性分布参数系统边界输出跟踪控制问题。目前，如何利用PID控制解决非线性分布参数系统边界输出跟踪问题依然是难点，特别是相应的PID参数整定及其性能分析方法。

发明内容

本发明实施例提供了带钢热连轧生产钢坯再加热模糊PID温度调节方法，能够实现非侵入式钢坯温度表面测量与调节，使得钢坯下表面温度达到期望温度值。所述技术方案如下：

本发明实施例提供了一种带钢热连轧生产钢坯再加热模糊PID温度调节方法，包括：

对具有时空分布特征的非线性钢坯内部温度演化动态模型进行高木-关野(Takagi-Sugeno，T-S)模糊偏微分方程建模，得到非线性钢坯内部温度演化动态的T-S模糊偏微分方程模型；

采用基于观测器的反馈控制技术，根据所述T-S模糊偏微分方程模型构建T-S模糊观测器；

运用PID控制策略，构造基于T-S模糊观测器的模糊PID温度测量跟踪调节器，其中，模糊PID温度测量跟踪调节器采用边界控制律；

确定模糊PID温度测量跟踪调节器的控制参数，将模糊PID温度测量跟踪调节器应用于非线性钢坯内部温度演化动态模型，驱动钢坯下表面温度调节到期望温度值。

进一步地，所述对具有时空分布特征的非线性钢坯内部温度演化动态模型进行T-S模糊偏微分方程建模，得到非线性钢坯内部温度演化动态的T-S模糊偏微分方程模型包括：

对具有时空分布特征的非线性钢坯内部温度演化动态模型进行简化，得到简化模型；

对于简化模型中存在的非线性项，利用局部空间依赖扇区非线性方法建立T-S模糊偏微分方程模型来描述钢坯内部温度演化非线性动态。

进一步地，所述具有时空分布特征的非线性钢坯内部温度演化动态模型表示为：