基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法技术

本发明专利技术提供一种基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法，首先根据轧机振动系统的动力学原理，建立轧机垂振的四自由度机液耦合非线性模型；然后根据轧机发生垂直振动会导致工作辊上下跳动，因此将轧机工作辊垂直振动位移趋近于零设置为控制目标；最后结合轧机垂振的非线性模型，选取合适的李雅普诺夫函数，求解使得在t趋于无穷时，V(t)趋于零的虚拟控制器、实际控制器和自适应律，最终得到抑制轧机垂振的预定性能控制器设计方法。本发明专利技术建立了更加符合实际工况的轧机垂振非线性模型，考虑了伺服阀存在死区的特性以及对轧辊振动位移的限制，设计了轧机垂振抑制器，实现对高速轧制过程中出现的垂振快速主动抑制，保证了高速轧制板带过程的稳定。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法
本专利技术涉及冶金轧制控制
，特别涉及一种基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法。
技术介绍
高速轧制极薄带钢时经常发生垂直于轧制方向的振动或称垂振。轧机垂振不仅影响板带尺寸精度和表面质量，严重的话还会造成轧制设备的损坏。目前，现场针对轧机出现垂振问题采取的紧急措施是降低轧制速度，但降低轧制速度影响到板带生产效率，不能作为治理轧机垂振的有效治理措施。因此，如何有效的解决板带高速过程中的出现的垂振问题，就成为现场技术攻关的重点与难点。以往主要是从机械和工艺的角度对轧机振动进行治理，如消除设备间隙、优化轧制规程和改善轧制辊缝润滑参数的措施来抑制轧机振动。随着控制技术的发展，从主动抑制振动角度出发，设计合理的振动抑制控制器成为关注焦点。实际上轧机振动系统是一个机械液压耦合非线性系统。对于非线性系统控制问题可以利用backstepping(逐步后推，反推)控制方法进行处理。另外轧机耦合振动系统中还存在着函数和参数未知，而自适应模糊技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法，其特征在于，首先，根据轧机振动系统的动力学原理，建立轧机垂振的非线性模型；然后，根据实际工况确定抑制轧机振动的控制目标；最后，结合轧机垂振的非线性模型和抑制轧机振动的控制目标设计自适应backstepping控制器，控制器的具体设计方法步骤如下：/nS1、收集轧机机械-液压耦合振动系统参数和电液伺服阀死区的特性参数；/nS2、根据牛顿第二定理，建立轧机垂振的四自由度机液耦合非线性模型：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法，其特征在于，首先，根据轧机振动系统的动力学原理，建立轧机垂振的非线性模型；然后，根据实际工况确定抑制轧机振动的控制目标；最后，结合轧机垂振的非线性模型和抑制轧机振动的控制目标设计自适应backstepping控制器，控制器的具体设计方法步骤如下：
S1、收集轧机机械-液压耦合振动系统参数和电液伺服阀死区的特性参数；
S2、根据牛顿第二定理，建立轧机垂振的四自由度机液耦合非线性模型：



其中，z1为工作辊振动位移，z2为工作辊振动速度，z3为中间辊振动位移，z4为中间辊振动速度，z5为支撑辊振动位移，z6为支撑辊振动速度，z7为液压缸振动位移，z8为液压缸振动速度，z9＝P1为无杆腔处压力，mi为等效质量，ki为等效刚度，ci为等效阻尼，A1为无杆腔面积，A2为有杆腔面积，ct为液压缸内泄露系数，P2为有杆腔压力，V为控制腔初始容积，βe为油液的体积弹性模量，kq为过程系数，u为伺服阀死区特性参数的综合表达式，Fz(z1,z2)为与工作辊振动位移和振动速度相关的函数表达式；
S3、确定抑制轧机振动目标；
S31、根据工作辊的上下跳动是导致轧机发生垂直振动的主要原因，将轧机工作辊垂直振动位移趋近于零设置为控制目标；
S32、将轧机垂直振动衰减速率以及最大允许位移控制在设定范围之内，抑制轧机振动目标可以表示为：



其中，ξ1＝z1表示轧机振动时工作辊的位移，μ(t)＝μ0e-kt+μ∞，μ0，k，μ∞是规定的正实数，δ和都是给定的正实数；
S4、根据李雅普诺夫稳定判据给出控制器和参数自适应律，设计自适应模糊振动抑制器；
S41、根据步骤S2建立的轧机垂振的四自由度机液耦合非线性模型，选取合适的李雅普诺夫函数；
S42、对李雅普诺夫函数求导，使得在t趋于无穷时，V(t)趋于零的虚拟控制器和自适应律；
S43、最终得到抑制轧机垂振的预定性能控制器设计方法。


2.根据权利要求1所述的基于自适应模糊backstepping的轧机垂振抑制控制器的设计方法，其特征在于，根据步骤S2中包含的九个子系统，选取九个李雅普诺夫函数，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S411、选取第一个李雅普诺夫函数：



其中，
S421、对李雅普诺夫函数求导，求解使得在t趋于无穷时，V1(t)趋于零的虚拟控制器和自适应律为：



其中，ε1和a1是被设计的正参数；
S412、选取第二个李雅普诺夫函数：



其中，ξ2＝z2-α1，σ21、σ22是被设计的正参数，是ρ2的估计误差，是Θ2的估计误差；
S422、对李雅普诺夫函数求导，求解使得在t趋于无穷时，V2(t)趋于零的虚拟控制器和自适应律为：









其中，是ρ2的估计值，ε22是给定的正常数，σ21，τ2，l21，l22是设计的正参数，是第二步的模糊基函数向量，是Θ2的估计值；
S413、选取第三个李雅普诺夫函数：



其中，ξ3＝z3-α2，σ32是被设计的正参数，是θ3的估计误差；
S423、对李雅普诺夫函数求导，求解使得在t趋于无穷时，V3(t)趋于零的虚拟控制器和自适应律为：






其中，a3，l32，σ32是被设计的正参数，是的转置，是第三步的模糊基函数向量，是θ3的估计值；
S414、选取第四个李雅普诺夫函数：



其中，ξ4＝z4-α3，σ41、σ42是被设计的正参数，是ρ4的估计误差，是Θ4的估计误差；
S424、对李雅普诺夫函数求导，求解使得在t趋于无穷时，V4(t)趋于零的虚拟控制器和自适应律为：









其中，是ρ4的估计值，ε42是给定的正常数；σ41，τ4，l41，l42是设计的正参数，是第四步的模糊基函数向量，是Θ4的估计值；
S415、选取第五个李雅普诺夫函数：



其中，ξ5＝z5-α4，σ52是被设计的正参数，是θ5的估计误差；
S425、对李雅普诺夫函数求导，求解使得在t趋于无穷时，V5(t)趋于零的虚拟控制器的控制律和自适应律为：






其中，a5，l52...

【专利技术属性】
技术研发人员：张柳柳，钱承，李亚峰，华长春，白振华，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北;13