本發(fā)明涉及鍍鋅工藝技術(shù)領(lǐng)域及工業(yè)過程實(shí)時(shí)優(yōu)化控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種鍍鋅過程氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

進(jìn)入二十一世紀(jì)，我國(guó)正在由鋼鐵大國(guó)邁向鋼鐵強(qiáng)國(guó)。調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展深加工和高附加值產(chǎn)品，提高產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力是我國(guó)鋼鐵工業(yè)的發(fā)展方向。

然而，據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年因腐蝕報(bào)廢的金屬制品占世界總金屬年產(chǎn)量的三分之一，說明解決鋼材的腐蝕問題對(duì)我國(guó)具有非常重要的經(jīng)濟(jì)意義。鍍鋅工藝能夠有效的防止鋼材腐蝕，延長(zhǎng)使用壽命，其鋅層厚度控制精度是熱鍍鋅產(chǎn)品質(zhì)量控制精度的主要內(nèi)容之一，不管是汽車板用戶還是家電板使用廠家，包括鋼鐵制造商，為了控制生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，都對(duì)熱鍍鋅產(chǎn)品的鋅層厚度控制水平提出了嚴(yán)格的要求。

鍍鋅：這里指熱鍍鋅，也叫熱浸鋅和熱浸鍍鋅，是一種有效的金屬防腐方式，主要用于各行業(yè)的金屬結(jié)構(gòu)設(shè)施上。熱鍍鋅是將除銹并經(jīng)退火工藝后的鋼件浸入融化的鋅液中，使鋼構(gòu)件表面附著鋅層，從而起到防腐蝕的目的。

連續(xù)熱鍍鋅生產(chǎn)系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：

(1)鍍層厚度值的在線測(cè)量需要采用測(cè)厚儀，而由于測(cè)量工藝原理的限制，需要在鍍層鋅液冷卻后才能獲得精確的鍍層厚度測(cè)量值，為了等待鍍層鋅液冷卻，測(cè)厚儀的安裝位置常常距離氣刀較遠(yuǎn)，導(dǎo)致氣刀處控制作用對(duì)鍍層厚度的影響需要較長(zhǎng)的時(shí)間后才能檢測(cè)到，即系統(tǒng)具有較大的測(cè)量滯后。

(2)鍍鋅過程受到空氣動(dòng)力、邊界流層、傳熱等多個(gè)復(fù)雜的物理因素作用，最終的鋅層厚度和鍍層前后均勻性主要受氣刀距離、氣刀氣壓、帶鋼速度等三個(gè)變量共同作用的影響，而這些變量對(duì)鍍層厚度和鍍層橫向均勻性的影響原理較為復(fù)雜，具有較強(qiáng)的非線性，使用傳統(tǒng)的機(jī)理建模方法很難建立精確的系統(tǒng)模型；

(3)鍍鋅的生產(chǎn)過程干擾因素眾多，比如鍍層厚度切換、帶鋼速度升降、氣刀高度，噴嘴縫隙，帶鋼的溫度、板厚、板寬、表面粗糙度，生產(chǎn)線張力，鋅鍋的溫度以及化學(xué)成分、帶鋼板形和帶鋼抖動(dòng)等因素的變化都將對(duì)鍍層厚度和縱向均勻性產(chǎn)生影響，其中鍍層厚度切換和帶鋼速度升降對(duì)鍍層厚度和縱向均勻性的影響最大。

綜上所述，鍍鋅是一個(gè)典型的時(shí)變大滯后、非線性、強(qiáng)擾動(dòng)的生產(chǎn)過程，控制難度大。目前國(guó)內(nèi)大部分鋼廠企業(yè)主要依賴于操作工的經(jīng)驗(yàn)采用人工設(shè)定刀距與氣刀壓力設(shè)定值并結(jié)合底層回路PID的方式進(jìn)行控制，其操作滯后、控制精度低、鋅耗量大、質(zhì)量波動(dòng)大，甚至不能保證鍍層厚度和鍍層均勻度的質(zhì)量要求。因此，鍍層厚度自動(dòng)控制系統(tǒng)也逐漸在一些企業(yè)中得到了運(yùn)用，其對(duì)于提高鍍鋅厚度控制精度和自動(dòng)化水平具有一定的作用。從原理上分析，目前鍍鋅厚度系統(tǒng)普遍采用以氣刀壓力為主，氣刀距離為輔的控制方法，其中氣刀距離指的是前后兩側(cè)氣刀之間的距離。然而，由于鍍鋅生產(chǎn)過程存在的控制難點(diǎn)，目前的反饋控制方法普遍面臨以下兩個(gè)問題：

1)抗干擾問題

影響鍍層厚度的因素眾多，如：氣刀距離、氣刀高度、氣刀壓力、生產(chǎn)線速度、鋅鍋液位、鋅鍋溫度、鋼種、生產(chǎn)線張力等。其中，氣刀距離、氣刀壓力和生產(chǎn)線速度是影響鍍層厚度的主要變量，除了生產(chǎn)線速度由退火爐生產(chǎn)能力限制外，氣刀距離和氣刀壓力都可作為鍍層厚度控制系統(tǒng)的決策變量，生產(chǎn)企業(yè)一般通過調(diào)節(jié)氣刀距離或者壓力對(duì)鍍層厚度進(jìn)行控制，采用氣刀距離對(duì)鍍層厚度進(jìn)行控制時(shí)，由于氣刀距離改變的最小步長(zhǎng)為一個(gè)氣刀距離單位(0.1mm)，在某些增益較大的敏感工作點(diǎn)附近，這種不連續(xù)的調(diào)整方式會(huì)帶來鍍層厚度的反復(fù)波動(dòng)，因此目前多數(shù)企業(yè)采用氣刀壓力進(jìn)行鍍層厚度的控制，即由操作人員依據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)設(shè)定值進(jìn)行手工調(diào)整，這種人工控制方式依賴于操作工的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，不可避免地會(huì)引起鍍層的過薄或過厚，最終導(dǎo)致鍍鋅產(chǎn)品質(zhì)量下降和鋅原料的浪費(fèi)。因此開發(fā)高性能的鋅層厚度自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)于提高產(chǎn)品質(zhì)量和節(jié)約原料具有重要意義。

2)跟隨性問題

當(dāng)鍍層厚度設(shè)定值切換時(shí)，為了確保產(chǎn)品質(zhì)量合格，目前國(guó)內(nèi)鋼廠多采用人工手動(dòng)操作結(jié)合傳統(tǒng)的PID控制。在熱鍍鋅生產(chǎn)線上，鍍層厚度都是以測(cè)厚儀測(cè)出的實(shí)際數(shù)據(jù)為依據(jù)，為了避免溫度的影響和提高檢測(cè)精度，測(cè)厚儀采用冷態(tài)測(cè)量原理，往往安裝在鋅鍋之后100多米的位置，由于無自動(dòng)控制系統(tǒng)，完全依靠人工調(diào)整，工藝參數(shù)波動(dòng)較大，調(diào)整的時(shí)間長(zhǎng)、過渡時(shí)有大量等外品產(chǎn)生、過量鋅液消耗過大等問題。因而當(dāng)操作人員從鍍層厚度顯示界面發(fā)現(xiàn)實(shí)際厚度與目標(biāo)值有誤差而進(jìn)行重新修正時(shí)，已經(jīng)產(chǎn)生100多米的鍍層厚度不合格產(chǎn)品。即使在穩(wěn)定狀態(tài)，為了滿足連續(xù)生產(chǎn)的需要，有時(shí)也需要人為地改變當(dāng)前的穩(wěn)定狀態(tài)，向下一個(gè)控制目標(biāo)條件下的穩(wěn)定狀態(tài)過渡。由于氣刀控制參數(shù)的過度變化會(huì)嚴(yán)重影響到鍍層控制精度，甚至?xí)痄\液飛濺的后果，所以迫切需要實(shí)現(xiàn)鍍層厚度變規(guī)格的自動(dòng)過渡控制。

針對(duì)鍍層厚度控制的抗干擾性和跟隨性問題，國(guó)內(nèi)也有相關(guān)專利和文獻(xiàn)提出了基于模型的控制方法，如公開號(hào)為CN102912275.A的專利《一種熱鍍鋅線鍍層厚度自動(dòng)控制系統(tǒng)》，當(dāng)鍍層厚度設(shè)定值或速度變化時(shí)，采用最小二乘法描述鍍層厚度w與帶鋼速度s、氣刀壓力p、氣刀距離d之間的映射關(guān)系，采用前饋控制計(jì)算氣刀壓力設(shè)定值；當(dāng)系統(tǒng)處于相對(duì)平穩(wěn)(小干擾)時(shí)，針對(duì)過程的大滯后、非線性、時(shí)變特性選用通用型無模型自適應(yīng)控制器，通過前N個(gè)采樣值來分析偏差的整個(gè)趨勢(shì)，觀察過程的動(dòng)態(tài)特性，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算出下一步控制作用。然而，上述方法在外界干擾時(shí)，側(cè)重于實(shí)現(xiàn)快速切換，而無法對(duì)氣壓進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，尤其是升降速時(shí)，沒有利用偏差矯正機(jī)制，從而降低了控制精度；平穩(wěn)控制時(shí)，通過調(diào)節(jié)參數(shù)實(shí)現(xiàn)反饋控制，控制作用緩慢，不能夠快速動(dòng)作以克服擾動(dòng)影響。該專利沒有涉及氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化方法。

為了解決抗干擾性和跟隨性問題，公開號(hào)為CN103695830.A的專利《一種熱鍍鋅生產(chǎn)過程中鍍層厚度控制方法》，采用氣刀壓力的自適應(yīng)調(diào)整計(jì)算，抑制了生產(chǎn)線升降速對(duì)鍍層厚度的擾動(dòng)，提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度；采用氣刀壓力反饋控制方法，通過對(duì)氣刀壓力反饋修正計(jì)算對(duì)鍍層厚度偏差進(jìn)行修正，解決了操作工手動(dòng)控制所引起的鍍層厚度偏差過大問題，提高了鍍鋅鋼板產(chǎn)品表面質(zhì)量，減少鋅原料消耗，降低生產(chǎn)成本。然而，上述方法在升降速時(shí)，通過前饋控制模型計(jì)算氣刀壓力的設(shè)定值，從而保證鍍層厚度，但是該方法的控制精度完全取決于該模型的精度；相對(duì)平穩(wěn)(小干擾)時(shí)，氣壓壓力采用氣刀壓力修正計(jì)算模型，鍍層厚度偏差修正緩慢。該專利亦沒有涉及氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化方法，也沒有涉及鍍層厚度切換的跟隨性問題。

綜上所述，現(xiàn)有鍍層厚度控制系統(tǒng)中在處理外界強(qiáng)干擾(升降速)或鍍層厚度切換時(shí)，采用氣刀壓力自適應(yīng)調(diào)整計(jì)算或前饋控制克服外界擾動(dòng)帶來的鋅層厚度波動(dòng)，該類方法的控制品質(zhì)受制于模型精度，無法保證在整個(gè)操作工況范圍內(nèi)的控制效果達(dá)到產(chǎn)品質(zhì)量要求；同時(shí)當(dāng)系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)時(shí)，則采用傳統(tǒng)的反饋閉環(huán)控制或通用無模型自適應(yīng)控制器，鍍層厚度偏差的修正速度較慢，容易造成控制量的超調(diào)，引起鍍層厚度在控制目標(biāo)值附近波動(dòng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種鍍鋅過程氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化控制方法及系統(tǒng)，當(dāng)鍍層厚度因外界干擾偏離設(shè)定值時(shí)，基于偏差校正后的鍍層厚度預(yù)測(cè)值與設(shè)定值之間的差異，對(duì)氣刀壓力進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，克服外界擾動(dòng)的不良影響，使鍍層厚度保持在設(shè)定值附近；當(dāng)產(chǎn)品鍍層厚度切換時(shí)，基于未經(jīng)偏差校正的鍍層厚度預(yù)測(cè)值不斷對(duì)氣刀壓力進(jìn)行迭代優(yōu)化，使得鍍層厚度緊密跟隨設(shè)定值的變化曲線快速完成切換過程。本發(fā)明通過上述技術(shù)有效克服外界干擾給鍍層厚度帶來的不良影響，并實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)品之間的快速切換，可明顯減小鍍層質(zhì)量波動(dòng)，降低過量鋅耗，提高鍍鋅產(chǎn)品的合格率。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：一種鍍鋅過程氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化控制方法，該方法包括以下步驟：

S1、獲取當(dāng)前時(shí)刻的工況信息，包括氣刀距離D(t)，氣刀壓力P(t)，生產(chǎn)線速度S(t)、鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)和鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)；

S2、判斷式(1)是否成立，如果是，執(zhí)行S3，否則，執(zhí)行S4，

CW_set(t)＝CW_set(t-1) (1)

其中，t表示當(dāng)前時(shí)刻，t-1表示上一采樣時(shí)刻，CW_set(t-1)表示上一采樣時(shí)刻的鍍層厚度設(shè)定值，S(t-1)表示上一采樣時(shí)刻的生產(chǎn)線速度；

S3、將S1中的當(dāng)前工況信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型后得到的輸出作為鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)，將鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)與鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)的差值作為鍍層厚度控制偏差，執(zhí)行S7；

S4、通過機(jī)理法計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻測(cè)厚儀的測(cè)量滯后時(shí)間τ(t)，并根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)，通過過程量時(shí)域匹配，得到氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))；

S5、將氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型后得到的輸出作為當(dāng)前時(shí)刻的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值，并與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)比較得到當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差bias(t)，并通過滑動(dòng)窗口法對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差及之前各時(shí)刻的模型偏差進(jìn)行加權(quán)平滑，得到最終模型偏差；

S6、將S1中的當(dāng)前工況信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型后得到的輸出加上最終模型偏差作為鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)，將鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)與鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)的差值作為鍍層厚度控制偏差；

S7、如果鍍層厚度控制偏差大于閾值，則執(zhí)行S8，否則，保持氣刀壓力設(shè)定值不變，并在一個(gè)采樣周期后返回S1；

S8、根據(jù)當(dāng)前工況信息及鍍層厚度控制偏差，采用增量式PID算法求解氣刀壓力設(shè)定值P_set，并在一個(gè)采樣周期后返回S1。

所述步驟S3包括：

S301、將氣刀距離D(t)，氣刀壓力P(t)，生產(chǎn)線速度S(t)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)，如式(2)所示：

CW_pred(t)＝NNp{D(t),P(t),S(t)} (2)

其中，NNp{*}表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的非線性映射關(guān)系；

S302、計(jì)算鍍層厚度控制偏差CWm，如式(3)所示：

CWm＝CW_set(t)-CW_pred(t) (3)。

所述步驟S4包括：

S401、采用機(jī)理法根據(jù)式(4)和式(5)計(jì)算當(dāng)前測(cè)厚儀的測(cè)量滯后時(shí)間τ(t)，

τ(t)＝λ(t)+T_m (4)

其中，T_m為測(cè)厚儀的測(cè)量時(shí)間，L為氣刀裝置到測(cè)厚儀的距離，ΔT為系統(tǒng)采樣周期，k＝0,1,2,3…；

S402、根據(jù)當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)，通過滯后時(shí)間τ(t)進(jìn)行過程量匹配，獲取與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)匹配的氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))。

所述步驟S5包括：

S501、將氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到模型輸出值并與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)比較，得到當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差bias(t)，如式(6)所示，

bias(t)＝CW_act(t)-NNp{D(t-τ(t)),P(t-τ(t)),S(t-τ(t))} (6)

其中，NNp{*}表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射關(guān)系；

S502、采用滑動(dòng)窗口法對(duì)時(shí)間窗口N內(nèi)的各時(shí)刻的模型偏差進(jìn)行加權(quán)平滑，得到最終的模型偏差Bias，如式(7)所示，

其中，β_k,k＝0,1,...,N-1是一組預(yù)先設(shè)定的加權(quán)系數(shù)，且滿足bias(t-k)是時(shí)間窗口N內(nèi)已知的各時(shí)刻的模型偏差。

所述步驟S6包括：

S601、將氣刀距離D(t)、氣刀壓力P(t)、生產(chǎn)線速度S(t)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到模型輸出值并加上步驟S502所得的最終的模型偏差Bias得到當(dāng)前的鍍層厚度預(yù)測(cè)值，如式(8)所示，

CW_pred(t)＝NNp{D(t),P(t),S(t)}+Bias (8)

S602、計(jì)算鍍層厚度控制偏差CWm，如式(9)所示，

CWm＝CW_set(t)-CW_pred(t) (9)

其中，CW_set(t)表示鍍層厚度設(shè)定值。

所述步驟S8具體為：

目標(biāo)函數(shù)：min|CWt-CWp|

決策變量：P

約束條件：

CWp＝NN(D_ini,P,S_ini)

CWt＝NN(D_ini,P_ini,S_ini)+CWm

P∈[Pmin,Pmax]

根據(jù)增量式PID算法對(duì)P進(jìn)行迭代尋優(yōu)，其中增量式PID算法為：

error＝CWt-CWp (10)

P_error＝error-error_1 (11)

I_error＝error (12)

D_error＝error-2*error_1+error_2 (13)

Δu＝Kp*P_error+Ki*I_error+Kd*D_error (14)

P＝P-Δu (15)

其中，P的初始值為P_ini，error_1是error迭代計(jì)算中的上一迭代值，error_2是error_1迭代計(jì)算中的上一迭代值，通過式(10)～式(15)的迭代計(jì)算，所得的使CWp逼近CWt的P的值即為氣刀壓力設(shè)定值P_set。

本發(fā)明還提供一種鍍鋅過程中氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化控制系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的方法，該系統(tǒng)包括：

輸入采樣模塊，用于獲取當(dāng)前時(shí)刻的工況信息，包括氣刀距離D(t)，氣刀壓力P(t)，生產(chǎn)線速度S(t)、鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)和鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)；

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊，與所述輸入采樣模塊連接，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的輸入為生產(chǎn)線速度、氣刀距離、氣刀壓力，輸出為鍍層厚度值，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的映射關(guān)系為：NNp(D(t),S(t),P(t))＝CWp(t)；

隨動(dòng)控制模塊，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，用于鍍層厚度設(shè)定值切換時(shí)，將當(dāng)前時(shí)刻的工況信息輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊得到當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度預(yù)測(cè)值并與當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度設(shè)定值相減得到鍍層厚度控制偏差；

抗干擾控制模塊，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，用于在生產(chǎn)線速度、鋅鍋液位、鋅鍋溫度、生產(chǎn)線張力、鋼種等工況發(fā)生變化時(shí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模型偏差矯正機(jī)制，矯正鍍層厚度控制偏差；

實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊、隨動(dòng)控制模塊及抗干擾控制模塊連接，其目標(biāo)函數(shù)為鍍層厚度預(yù)測(cè)值與鍍層厚度設(shè)定值之間的偏差，而決策變量為氣刀壓力，約束條件為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的生產(chǎn)線速度、氣刀距離、氣刀壓力與鍍層厚度之間的映射關(guān)系，以及氣刀壓力的工藝規(guī)程約束，采用增量式PID算法對(duì)氣刀壓力尋優(yōu)，消除鍍層厚度控制偏差。

所述抗干擾控制模塊包括：

變時(shí)滯計(jì)算單元，采用機(jī)理法計(jì)算當(dāng)前測(cè)厚儀的測(cè)量滯后時(shí)間τ(t)；

過程量時(shí)域匹配單元，與所述變時(shí)滯計(jì)算單元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，根據(jù)當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)，通過滯后時(shí)間τ(t)進(jìn)行過程量匹配，獲取與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)匹配的氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))并輸出至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊；

模型偏差計(jì)算單元，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，將所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的輸出值與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)比較，得到當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差bias(t)，然后采用滑動(dòng)窗口法對(duì)時(shí)間窗口N內(nèi)的各時(shí)刻的模型偏差進(jìn)行加權(quán)平滑，得到最終的模型偏差Bias；

預(yù)測(cè)模型矯正單元，與所述模型偏差計(jì)算單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊和實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊連接，用于將所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的工況信息輸出的鍍層厚度值加上最終的模型偏差Bias得到當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度預(yù)測(cè)值，并將該預(yù)測(cè)值與所述鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)比較得到鍍層厚度控制偏差。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)本發(fā)明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，與傳統(tǒng)的回歸模型相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性擬合能力，能更加準(zhǔn)確地反映鍍鋅生產(chǎn)過程的非線性特性，與現(xiàn)有采用線性回歸模型對(duì)鍍鋅生產(chǎn)過程進(jìn)行控制的方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對(duì)鍍鋅生產(chǎn)的全工況進(jìn)行高精度的預(yù)測(cè)，確保本發(fā)明的在鍍鋅生產(chǎn)的各種操作條件下都具有良好的控制精度與品質(zhì)。

(2)傳統(tǒng)反饋PID需要多次根據(jù)反饋量與設(shè)定值偏差進(jìn)行控制，由于鍍鋅生產(chǎn)系統(tǒng)的測(cè)量大滯后性，使得鍍層厚度逼近控制目標(biāo)的過程非常緩慢，甚至出現(xiàn)鍍層厚度在鍍層厚度控制目標(biāo)附近振蕩的情況，控制效果差。本發(fā)明以鍍層厚度與鍍層厚度設(shè)定值之間的偏差為目標(biāo)，以氣刀壓力的工藝規(guī)程為約束，采用增量式PID算法對(duì)氣刀壓力進(jìn)行迭代尋優(yōu)，一次性消除鍍層厚度與控制目標(biāo)之間的偏差，不僅保證鍍層厚度滿足控制目標(biāo)，保證了鍍層厚度的表面質(zhì)量，同時(shí)優(yōu)化了操作參數(shù)，以克服強(qiáng)干擾帶來的影響，并保證平穩(wěn)控制時(shí)鍍層厚度的精準(zhǔn)控制。

(3)本發(fā)明在系統(tǒng)受到干擾時(shí)，通過機(jī)理法、過程時(shí)域匹配法等計(jì)算當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值與模型輸出之間的偏差，進(jìn)行模型偏差矯正，從而精確預(yù)測(cè)出當(dāng)前工況下鍍層厚度預(yù)測(cè)值，有效地克服了因?yàn)樯a(chǎn)線干擾對(duì)系統(tǒng)所帶來的影響，使得系統(tǒng)在受到外界干擾的情況下快速跟蹤鍍層厚度設(shè)定值，補(bǔ)償外界干擾所帶來的影響，保證了鍍鋅產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定。

(4)采用本發(fā)明的控制方法，可以在鍍層厚度切換時(shí)，準(zhǔn)確快速地優(yōu)化氣刀壓力，以實(shí)現(xiàn)快速消除鍍層厚度偏差，從而保證鍍層厚度的快速切換，同時(shí)可以在系統(tǒng)處于相對(duì)平穩(wěn)控制時(shí)，準(zhǔn)確地優(yōu)化氣刀壓力，以精確地消除鍍層厚度偏差，實(shí)現(xiàn)鍍層厚度的精準(zhǔn)控制。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法的流程圖；

圖2為系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)，本發(fā)明方法的控制效果圖。

圖3為一種系統(tǒng)不穩(wěn)定狀況時(shí)，本發(fā)明方法的控制效果圖。

圖4為另一種系統(tǒng)不穩(wěn)定的狀況時(shí)，本發(fā)明方法的控制效果圖。

具體實(shí)施方式

下面對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說明，本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。本發(fā)明中各符號(hào)的意義參見下表：

本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種鍍鋅過程氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化控制方法，如圖1所示，包括以下步驟：

S1、獲取當(dāng)前時(shí)刻的工況信息，包括氣刀距離D(t)，氣刀壓力P(t)，生產(chǎn)線速度S(t)、鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)和鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)；

S2、判斷式(1)是否成立，如果是，執(zhí)行S3，否則，執(zhí)行S4，

CW_set(t)＝CW_set(t-1) (1)

其中，t表示當(dāng)前時(shí)刻，t-1表示上一采樣時(shí)刻，CW_set(t-1)表示上一采樣時(shí)刻的鍍層厚度設(shè)定值，S(t-1)表示上一采樣時(shí)刻的生產(chǎn)線速度；

S3、將S1中的當(dāng)前工況信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型后得到的輸出作為鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)，將鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)與鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)的差值作為鍍層厚度控制偏差，執(zhí)行S7；

S4、通過機(jī)理法計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻測(cè)厚儀的測(cè)量滯后時(shí)間τ(t)，并根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)，通過過程量時(shí)域匹配，得到氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))；

S5、將氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型后得到的輸出作為當(dāng)前時(shí)刻的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值，并與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)比較得到當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差bias(t)，并通過滑動(dòng)窗口法對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差及之前各時(shí)刻的模型偏差進(jìn)行加權(quán)平滑，得到最終模型偏差；

S6、將S1中的當(dāng)前工況信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型后得到的輸出加上最終模型偏差作為鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)，將鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)與鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)的差值作為鍍層厚度控制偏差；

S7、如果鍍層厚度控制偏差大于閾值，則執(zhí)行S8，否則，保持氣刀壓力設(shè)定值不變，并在一個(gè)采樣周期后返回S1；

S8、根據(jù)當(dāng)前工況信息及鍍層厚度控制偏差，采用增量式PID算法求解氣刀壓力設(shè)定值P_set，并在一個(gè)采樣周期后返回S1。

此外，每隔一定的時(shí)間，系統(tǒng)在線采集這段時(shí)間內(nèi)運(yùn)行所產(chǎn)生的新的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，篩選出樣本，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進(jìn)行繼續(xù)訓(xùn)練，更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具體而言，采用反向傳播方法更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到新的工況信息，可以自動(dòng)適應(yīng)系統(tǒng)特征的變化。通過在線學(xué)習(xí)，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度，從而實(shí)時(shí)優(yōu)化氣刀壓力，使得鍍層厚度精準(zhǔn)跟隨鍍層厚度設(shè)定值，保證產(chǎn)品質(zhì)量。

采用本發(fā)明的控制方法，可以在系統(tǒng)受到強(qiáng)干擾時(shí)，準(zhǔn)確地優(yōu)化氣刀壓力，以快速消除鍍層厚度偏差，從而保證鍍層厚度的均勻性，同時(shí)可以在系統(tǒng)平穩(wěn)控制時(shí)，準(zhǔn)確地優(yōu)化氣刀壓力，以精確地消除鍍層厚度偏差，實(shí)現(xiàn)鍍層厚度的精準(zhǔn)控制。

具體來說，1、本發(fā)明的方法在系統(tǒng)受到干擾時(shí)，采用抗干擾控制算法(步驟S4、S5、S6)，有效地克服了因?yàn)樯a(chǎn)線升降速、鋅液變化、鋼種變化等干擾對(duì)系統(tǒng)所帶來的影響，使得系統(tǒng)在受到干擾的情況下快速精準(zhǔn)地跟蹤鍍層厚度設(shè)定值，保證了鍍鋅產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定。

2、本發(fā)明在系統(tǒng)平穩(wěn)時(shí)采用隨動(dòng)控制算法(步驟S3)，有效地克服了鍍層厚度設(shè)定值切換給系統(tǒng)帶來的影響，系統(tǒng)不斷優(yōu)化氣刀壓力，使得鍍層厚度快速跟隨鍍層厚度設(shè)定值，保證了鍍鋅產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。

3、本發(fā)明采用氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化方法(步驟S8)，根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)的工況信息及鍍層厚度控制偏差，通過增量式PID算法實(shí)時(shí)計(jì)算出氣刀壓力改變量，保證鍍層厚度滿足控制目標(biāo)，不僅保證了鍍層厚度的表面質(zhì)量，同時(shí)優(yōu)化了操作參數(shù)，以克服強(qiáng)干擾帶來的影響，并保證平穩(wěn)控制時(shí)鍍層厚度的精準(zhǔn)控制。

下面對(duì)本發(fā)明的方法進(jìn)行具體描述，但不作為限制。

步驟S3進(jìn)一步包括：

S301、將氣刀距離D(t)，氣刀壓力P(t)，生產(chǎn)線速度S(t)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到鍍層厚度預(yù)測(cè)值CW_pred(t)，如式(2)所示：

CW_pred(t)＝NNp{D(t),P(t),S(t)} (2)

其中，NNp{*}表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的非線性映射關(guān)系；

S302、計(jì)算鍍層厚度控制偏差CWm，如式(3)所示：

CWm＝CW_set(t)-CW_pred(t) (3)

在系統(tǒng)鍍層厚度切換時(shí)，由于工況變化較大，當(dāng)前的模型偏差矯正已不適用，故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型根據(jù)當(dāng)前工況信息的輸出即為鍍層厚度預(yù)測(cè)值，

步驟S4進(jìn)一步包括：

S401、采用機(jī)理法根據(jù)式(4)和式(5)計(jì)算當(dāng)前測(cè)厚儀的測(cè)量滯后時(shí)間τ(t)，

τ(t)＝λ(t)+T_m (4)

其中，T_m為測(cè)厚儀的測(cè)量時(shí)間，L為氣刀裝置到測(cè)厚儀的距離，ΔT為系統(tǒng)采樣周期，k＝0,1,2,3…；

S402、根據(jù)當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)，通過滯后時(shí)間τ(t)進(jìn)行過程量匹配，獲取與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)匹配的氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))。

步驟S5進(jìn)一步包括：

S501、將氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到一輸出值并與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)比較，得到當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差bias(t)，如式(6)所示，

bias(t)＝CW_act(t)-NNp{D(t-τ(t)),P(t-τ(t)),S(t-τ(t))} (6)

其中，NNp{*}表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射關(guān)系；

S502、采用滑動(dòng)窗口法對(duì)時(shí)間窗口N內(nèi)的各時(shí)刻的模型偏差進(jìn)行加權(quán)平滑，得到最終的模型偏差Bias，如式(7)所示，

其中，β_k,k＝0,1,...,N-1是一組預(yù)先設(shè)定的加權(quán)系數(shù)，且滿足bias(t-k)是時(shí)間窗口N內(nèi)已知的各時(shí)刻的模型偏差。

步驟S6進(jìn)一步包括：

S601、將氣刀距離D(t)、氣刀壓力P(t)、生產(chǎn)線速度S(t)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，得到模型輸出值并加上步驟S502所得的最終的模型偏差Bias得到當(dāng)前的鍍層厚度預(yù)測(cè)值，如式(8)所示，

CW_pred(t)＝NNp{D(t),P(t),S(t)}+Bias (8)

S602、計(jì)算鍍層厚度控制偏差CWm，如式(9)所示，

CWm＝CW_set(t)-CW_pred(t) (9)

其中，CW_set(t)表示鍍層厚度設(shè)定值；

步驟S4、S5、S6在系統(tǒng)受到外界干擾時(shí)，通過變時(shí)滯計(jì)算、過程量時(shí)域匹配和滑動(dòng)窗口法得到模型偏差，以補(bǔ)償生產(chǎn)線速度升降、鋅鍋液位變化、鋅鍋溫度變化、鋼種變化等干擾所帶來的影響，使得鍍層厚度預(yù)測(cè)值更加精準(zhǔn)。

步驟S8的實(shí)時(shí)優(yōu)化過程具體為：

目標(biāo)函數(shù)：min|CWt-CWp|

決策變量：P

約束條件：

CWp＝NN(D_ini,P,S_ini)

CWt＝NN(D_ini,P_ini,S_ini)+CWm

P∈[Pmin,Pmax]

根據(jù)增量式PID算法對(duì)P進(jìn)行迭代尋優(yōu)，其中增量式PID算法為：

error＝CWt-CWp (10)

P_error＝error-error_1 (11)

I_error＝error (12)

D_error＝error-2*error_1+error_2 (13)

Δu＝Kp*P_error+Ki*I_error+Kd*D_error (14)

P＝P-Δu (15)

其中，P的初始值為P_ini，error_1是error迭代計(jì)算中的上一迭代值，error_2是error_1迭代計(jì)算中的上一迭代值，通過式(10)～式(15)的迭代計(jì)算，所得的使CWp逼近CWt的P的值即為氣刀壓力設(shè)定值P_set。

本發(fā)明還提供一種鍍鋅過程中氣刀壓力實(shí)時(shí)優(yōu)化控制系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的方法，該系統(tǒng)包括：

輸入采樣模塊，用于獲取當(dāng)前時(shí)刻的工況信息，包括氣刀距離D(t)，氣刀壓力P(t)，生產(chǎn)線速度S(t)、鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)和鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)；

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊，與輸入采樣模塊連接，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的輸入為生產(chǎn)線速度、氣刀距離、氣刀壓力，輸出為鍍層厚度值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的映射關(guān)系為：NNp(D(t),S(t),P(t))＝CWp(t)；

隨動(dòng)控制模塊，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，用于鍍層厚度設(shè)定值切換時(shí)，將當(dāng)前時(shí)刻的工況信息輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊得到當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度預(yù)測(cè)值并與當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度設(shè)定值相減得到鍍層厚度控制偏差；

抗干擾控制模塊，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，用于在生產(chǎn)線速度、鋅鍋液位、鋅鍋溫度、生產(chǎn)線張力、鋼種等工況發(fā)生變化時(shí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模型偏差矯正機(jī)制，矯正鍍層厚度控制偏差；

實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊，與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊、隨動(dòng)控制模塊及抗干擾控制模塊連接，其目標(biāo)函數(shù)為鍍層厚度預(yù)測(cè)值與鍍層厚度設(shè)定值之間的偏差，而決策變量為氣刀壓力，約束條件為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的生產(chǎn)線速度、氣刀距離、氣刀壓力與鍍層厚度之間的映射關(guān)系，以及氣刀壓力的工藝規(guī)程約束，采用增量式PID算法對(duì)氣刀壓力尋優(yōu)，消除鍍層厚度控制偏差。

抗干擾控制模塊包括：

變時(shí)滯計(jì)算單元，采用機(jī)理法計(jì)算當(dāng)前測(cè)厚儀的測(cè)量滯后時(shí)間τ(t)；

過程量時(shí)域匹配單元，與變時(shí)滯計(jì)算單元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，根據(jù)當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)，通過滯后時(shí)間τ(t)進(jìn)行過程量匹配，獲取與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)匹配的氣刀距離D(t-τ(t))、氣刀壓力P(t-τ(t))和生產(chǎn)線速度S(t-τ(t))并輸出至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊；

模型偏差計(jì)算單元，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊連接，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊的輸出值與當(dāng)前鍍層厚度測(cè)量值CW_act(t)比較，得到當(dāng)前時(shí)刻的模型偏差bias(t)，然后采用滑動(dòng)窗口法對(duì)時(shí)間窗口N內(nèi)的各時(shí)刻的模型偏差進(jìn)行加權(quán)平滑，得到最終的模型偏差Bias；

預(yù)測(cè)模型矯正單元，與模型偏差計(jì)算單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊和實(shí)時(shí)優(yōu)化模塊連接，用于將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模塊根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的工況信息輸出的鍍層厚度值加上最終的模型偏差Bias得到當(dāng)前時(shí)刻的鍍層厚度預(yù)測(cè)值，并將該預(yù)測(cè)值與鍍層厚度設(shè)定值CW_set(t)比較得到鍍層厚度控制偏差。

以下以鍍鋅實(shí)際生產(chǎn)過程為例，說明本發(fā)明所取得的有益效果：

圖2為系統(tǒng)穩(wěn)定時(shí)，本發(fā)明方法的控制效果圖，從圖中可以看到，生產(chǎn)線工況處于相對(duì)平穩(wěn)工況時(shí)，抗干擾控制模塊啟動(dòng)，實(shí)時(shí)計(jì)算氣刀壓力設(shè)定值，使得鍍層厚度得到精準(zhǔn)控制。說明采用本發(fā)明所述的方法，可有效保證鍍層厚度得到精準(zhǔn)控制，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

圖3為一種系統(tǒng)強(qiáng)干擾狀況，本發(fā)明方法的控制效果圖，從圖中可以看到，當(dāng)時(shí)間在00:10分鐘左右時(shí)，1分鐘內(nèi)生產(chǎn)線速度從88m/min降至75m/min，抗干擾控制模塊啟動(dòng)，實(shí)時(shí)計(jì)算氣刀壓力設(shè)定值，當(dāng)時(shí)間在00:12后，氣刀壓力實(shí)際值達(dá)到氣刀壓力設(shè)定值附近時(shí)，鍍層厚度快速得到了控制。說明采用本發(fā)明所述的方法，可快速有效地解決由速度變化帶來的干擾，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

圖4為鍍層厚度設(shè)定值切換狀況，本發(fā)明方法的控制效果圖。由于鍍層厚度設(shè)定值的切換往往伴隨著速度的變化，從圖中可以看到，生產(chǎn)線速度從00:06分鐘左右的95m/min下降至00:12分鐘的75m/min，抗干擾控制模塊從00:06分鐘時(shí)啟動(dòng)，實(shí)時(shí)計(jì)算氣刀壓力設(shè)定值，使得鍍層厚度得到控制；在00:13分鐘左右，鍍層厚度設(shè)定值從85g/m²切換至125g/m²，隨動(dòng)控制算法啟動(dòng)，并快速計(jì)算實(shí)時(shí)氣刀壓力，實(shí)現(xiàn)鍍層厚度的快速精準(zhǔn)切換。說明采用本發(fā)明所述的方法，可有效快速有效地解決由速度和鍍層厚度變化帶來的干擾，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

本發(fā)明中各符號(hào)的意義參見下表：

本發(fā)明所采用的實(shí)時(shí)優(yōu)化算法可以有其它表現(xiàn)及實(shí)施方式，本發(fā)明不作詳細(xì)定義。對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，不在脫離發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，比如鍍層厚度均勻性與氣刀壓力之間的表現(xiàn)形式，以及實(shí)時(shí)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)或采用其他類型的優(yōu)化算法，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)該視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。