基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
热轧带钢轧后冷却过程中卷取温度的控制精度是保证带钢组织性能、表面质量和板形良好的1个关键因素。温度控制的核心是冷却过程控制模型的建立及其自适应反馈功能。建立了具有非线性结构特征的热轧带钢冷却过程控制的数学模型,并对新模型的智能反馈控制方法进行了研究,增强了控制模型的自适应性。现场实际应用表明:实测卷取温度与目标温度相差±5℃以内的带钢占全长的85%,相差±10℃以内的带钢占全长的98%,该冷却数学模型的卷取温度控制能达到较高的精度,为提高产品质量奠定了基础。
推荐文章
热轧带钢层流冷却控制系统研究与实现
热轧带钢
层流冷却
神经网络
卷取温度
一种快速高精度热轧带钢层流冷却控制策略
纯滞后系统
Smith预估
层流冷却
带钢样本
基于模糊PID的热轧带钢宽度控制
带钢热连轧
宽度控制
模糊PID
热轧带钢卷取温度的模糊神经网络预测函数控制
模糊神经网络
预测函数控制
卷取温度
热连轧
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 热轧带钢轧后冷却控制及其智能反馈控制方法
来源期刊 钢铁研究 学科 工学
关键词 冷却过程 卷取温度 智能控制 反馈补偿 热轧带钢
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 试验与研究
研究方向 页码范围 20-23
页数 分类号 TG335.5
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国栋 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室 1026 11666 45.0 62.0
2 王昭东 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室 207 1287 19.0 27.0
3 李海军 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室 28 150 7.0 11.0
4 刘伟嵬 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室 13 86 7.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (18)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
冷却过程
卷取温度
智能控制
反馈补偿
热轧带钢
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
钢铁研究
双月刊
1001-1447
42-1218/TF
大16开
湖北省武汉青山区冶金大道28号武钢研究院信息研究所
38-42
1973
chi
出版文献量(篇)
1948
总下载数(次)
0
总被引数(次)
10464
论文1v1指导