[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

摘要

本发明涉及一种镀锌过程气刀压力实时优化控制方法，以镀层厚度神经网络预测模型为基础，采用基于变时滞时间对应的偏差校正与基于增量PID算法的实时优化技术，提供优良的抗干扰与随动控制效果。当镀层厚度因外界干扰偏离设定值时，基于偏差校正后的镀层厚度预测值与设定值之间的差异，对气刀压力进行实时优化，使镀层厚度保持在设定值附近；当产品切换时，基于未经偏差校正的镀层厚度预测值对气刀压力进行迭代优化，使得镀层厚度紧密跟随设定值的变化曲线快速完成切换过程。本发明通过上述技术有效克服外界干扰给镀层厚度带来的不良影响，并实现不同镀层厚度产品之间的快速切换，可明显减小镀层质量波动，降低过量锌耗，提高镀锌产品的合格率。

主权项

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。