CN104267613A - 实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法 - Google Patents
实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104267613A CN104267613A CN201410468821.8A CN201410468821A CN104267613A CN 104267613 A CN104267613 A CN 104267613A CN 201410468821 A CN201410468821 A CN 201410468821A CN 104267613 A CN104267613 A CN 104267613A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- level
- rolling
- control
- basic automation
- automation level
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Control Of Metal Rolling (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
一种实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法,该平台包括:过程控制级、基础自动化级和设备仿真级;过程控制级通过以太网连接基础自动化级;基础自动化级通过硬接线连接设备仿真级;过程控制级和基础自动化级,在硬件和软件的配置上均与工业现场保持一致。本发明采用实物与仿真模型相结合的方法,与实验轧机相比,节省了大量设备投入的情况下,兼顾了追求现场实际控制***得以再现的目标;与纯粹计算机软件仿真相比,增加了工业过程控制中不可或缺的实时控制层,使之更加近似于工业现场的控制结构;同时,控制***与仿真轧制设备之间采用硬接线的方式进行连接,在非工业现场直接再现实际工业现场的通讯连接方式。
Description
技术领域
本发明属于金属轧制过程自动化仿真实验领域,具体涉及一种实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法。
背景技术
金属的轧制过程是典型的流程工业轧制过程,具有复杂、高速、多变量、时变等特点,通常在轧机投入轧制运行之前都需要进行大量的调试工作;同时,尽管轧机控制***的基础设备在技术上已经成熟,基本的轧制自动化已经实现,但其中还有很多理论和实际课题等待研究解决,要对这些问题加以解决,同样需要进行大量基于轧制设备的实际测试工作。而在实际情况中,金属轧制过程由于设备、加工材料和成本等因素,在线进行有关轧制过程的试验研究具有很大风险性,而建设完全真实的实验***,则生产线部分对建设场地、实验材料、投入成本等又提出很高要求,甚至难以实现。
随着计算机仿真技术的出现,为解决上述矛盾提供了崭新的方法。通过建立相应的仿真***并在仿真***上进行试验研究具有低成本、零风险的特点。目前,金属轧制过程的仿真和模拟有以下两种方法:
(1)实验轧机
其特征是控制***仿照实际工业***控制实验轧机,这样做控制***真实性较高,实验轧机根据实际轧机按照一定比例缩小,因为有大量实体设备,所以建设周期长,投入资金多,占地规模大,日常维护难。
(2)计算机软件仿真
其特征是采用纯粹的计算机软件进行仿真,省略实验轧机和实时控制***中的硬件设备,忽略实际轧制过程中大量的逻辑控制,不关心工业现场轧制过程控制***的具体实现,只仿真轧制设备的输出结果等。与工业现场的实际情况区别较大,难以起到“仿真”或“模拟”的目的。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明提供一种实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法。
本发明的技术方案:
一种实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台,该平台包括:过程控制级、基础自动化级;所述过程控制级用于实现金属轧制过程数据的设定、对金属轧制过程的控制和优化;所述基础自动化级用于实现金属轧制过程各种工艺控制***的综合设计及逻辑控制;所述过程控制级通过以太网连接基础自动化级;该平台还包括设备仿真级;
所述设备仿真级,用于建立多个轧制设备的仿真模型、轧件的仿真模型和数据库,并运行所述仿真模型模拟现场的轧制过程;所述数据库用于存储现场的轧制设备参数和轧制过程数据;
所述基础自动化级通过硬接线连接设备仿真级;
所述过程控制级和基础自动化级,在硬件和软件的配置上均与工业现场保持一致。
所述设备仿真级,根据不同轧制设备的参数建立对应的不同轧制设备的仿真模型。
采用所述的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台模拟金属轧制过程自动控制方法,包括如下步骤:
首先,分别获取工业现场中轧制设备参数和轧制过程数据;分别对工业现场中的轧制设备和轧件建立仿真模型,并运行所述仿真模型开始模拟轧制过程;将模拟轧制过程的实时数据通过硬接线传送至基础自动化级;基础自动化级根据接收到的模拟轧制过程的实时数据和从过程控制级接收的控制指令对模拟轧制过程进行控制,同时,将所述的模拟轧制过程的实时数据传送至过程控制级;过程控制级根据接收到的模拟轧制过程的实时数据,对轧制过程的自动控制进行优化,得到最优的控制策略,并将对应的控制指令传送至基础自动化级;最后,基础自动化级根据该控制指令通过硬接线对模拟轧制过程进行控制。
有益效果:本发明的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台与现有技术相比较有以下优势:
本发明采用实物与仿真模型相结合的方法,为研究人员提供了一个面向金属轧制过程的高级控制算法设计和控制***设计的平台,与实验轧机相比,在节省大量设备投入的情况下,兼顾了追求现场实际控制***得以再现的目标,且由于减少轧制设备的直接投入而节约了设备投入成本;与纯粹计算机软件仿真相比,增加了工业过程控制中不可或缺的实时控制层,使之更加近似于工业现场的控制结构;同时,控制***与仿真轧制设备之间采用硬接线的方式进行连接,这与工业现场的控制***与实际轧制设备的连接方式一致,在非工业现场直接再现实际工业现场的通讯连接方式,从而可以进行原本需要在工业现场完成的调试工作,可以大大减少工业现场的调试工作,经过如上实验和改进的控制***几乎稍加改动就可以直接移植到现场。
附图说明
图1为本发明一种实施方式的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台的硬件结构示意图;
图2为本发明一种实施方式的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台所应用的软件结构示意图;
图3为本发明一种实施方式的轧制设备机理模型生成过程示意图;
图4为本发明一种实施方式的卷取机转速实时监控图;
图5为本发明一种实施方式的金属轧制过程自动控制硬件在环仿真方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种实施方式作进一步详细的说明。
本实施方式的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台,如图1所示,包括:过程控制级L2、基础自动化级L1和设备仿真级L0;所述过程控制级L2与基础自动化级L1通过以太网与现场总线相连,所述的基础自动化级L1通过硬连接线连接到设备仿真级L0。
本实施方式的过程控制级L2,包括工程师站、操作终端、过程优化计算机、便携计算机和打印机;本平台采用的主要硬件的型号如表1所示,其中,工程师站、操作终端和过程优化计算机均采用型号为戴尔A4600K的台式计算机,便携计算机采用联想E430笔记本电脑,打印机采用惠普5100se打印机。在以上设备中,工程师站的操作安全级别要高于操作终端,主要用于有一定权限的工程师对一些模型、工艺参数的修改;而操作终端只用于监视***的运行情况,并能够对数据进行一些加工和处理;过程优化计算机主要是用来运行一些工艺参数的计算模型同时对轧制过程进行优化;便携计算机的功能相当于工程师站,主要是用来作为特定阶段的调试时使用;5100se打印机主要用来打印一些必要的报表和过程数据。最终过程控制级L2通过以太网将设计的模型和参数传输给基础自动化级L1同时将基础自动化级L1的数据进行采集、显示和打印。
本实施方式的基础自动化级L1,包括两个装入实时控制程序的PLC工业控制器,HMI人机交互界面以及手动操作台;其中,PLC工业控制器通过SM500通讯模块与设备仿真级L0的IPC-610工控机端的通讯板卡连接,用于实现各种工艺控制***的综合设计及逻辑控制,所述各种工艺控制***既包括速度控制***、张力控制***、厚度控制***、板形控制***等,也包括各种控制***之间的协调、补偿、解耦、综合等,还包括数据的采集、执行机构的控制,以及各种辅助控制功能;HMI人机交互界面用来显示实时控制过程的一些关键数据、曲线、图形等,实现轧制过程的实时监测和数据可视化;操作台主要用于模拟现场的一些人为干预的情况,由操作人员根据轧制过程的工作情况,进行适当的人工补偿。
本实施方式的基础自动化级L1通过硬接线连接设备仿真级L0,如前所述的PLC工业控制器通过SM500通讯模块与设备仿真级L0的IPC-610工控机端的通讯板卡连接;所述硬接线方式指的是与轧机现场的接线方式一致。技术人员在设备仿真级L0中完成对真实轧机的仿真之后,将工业现场基础自动化级L1与设备仿真级L0采用硬接线的方式进行连接后,即可进行原本需要在工业现场完成的调试工作,可以大大减少工业现场的调试工作;进而,在连接设备仿真级L0完成调试工作之后,整个金属轧制过程自动控制***可以基本不加调试,直接连接到现场真实的轧机设备上,从而大大节省了设备的投运成本。
本实施方式中,设备仿真级L0包括两个研华IPC-610工控机和一个数据库计算机,其中每个IPC-610工控机通过PCI-1716L数据采集卡采集基础自动化级L1发出的控制信号,然后通过每个IPC-610工控机中安装的PCI-1723模拟量输出卡向PLC发送轧机的工作数据。
表1实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台中主要硬件的型号
在本平台的相关硬件上可以安装各种软件,用于根据实际需要,开发不同的功能模块,本实施方式在相关硬件上开发的功能模块,如图2所示。本实施方式的过程控制级L2,包括:过程控制模块、过程控制库模块和轧制规程数据库模块;过程控制库模块和轧制规程数据库模块主要用于存储轧制模型和工艺参数供过程控制模块调用以及监控功能,采用SQL Sever数据库软件和德国Siemens公司的WinCC组态软件实现;其中工程师站和操作终端均设置有过程控制库模块和轧制规程数据库模块。过程控制模块用于实现对金属轧制过程的控制和优化,采用Visual Studio.NET和Matlab软件实现,设置在过程优化计算机中。
其中过程控制库模块中存储的轧制模型和工艺参数通过以太网传给过程控制模块,然后过程控制模块进行轧制过程的控制和优化,通过工业以太网完成对基础自动化级L1控制信息的传输和基础自动化级L1的实时数据的接收,并将实时数据通过WinCC组态软件可视化再现。最后将过程控制信息存储在轧制规程数据库模块中。最终实现整个过程控制级L2的生产过程数据设定与优化以及物料跟踪、数据采集和管理等。
本实施方式的基础自动化级L1,包括数据可视化模块和实时控制模块;数据可视化模块用于显示实时控制过程的一些关键数据、曲线、图形等,采用WinCC软件实现,设置在人机交互界面中;实时控制模块用于实现各种工艺控制***的综合设计及逻辑控制,采用D7-SYS软件实现,设置在第一PLC和第二PLC中。本实施方式的操作台使用WinCC软件设计监控界面和操作界面,主要用于模拟现场一些人为干扰的情况对实时控制模块进行干扰,做适当的人工补偿。采用多功能组态化分析软件DASYLab实现实时控制模块与设备仿真级L0中硬件的数据交换;实时控制模块将实时控制数据传给数据可视化模块,对数据的一些关键数据、曲线和图形等实时监测和可视化处理。
本实施方式的设备仿真级L0,包括软对象模型模块和软对象数据库模块;软对象模型模块用于模拟轧制过程中的各个***,采用Visual Studio.NET、Matlab以及C#软件实现,均设置在第一工控机和第二工控机中;软对象数据库模块用于存储软对象的模型供软对象模型模块调用,采用SQL Sever数据库软件实现,设置在数据库计算机中。在软对象数据库模块的程序编写过程中采用了Visual Studio.NET和Matlab混合编程的方式,利用这两种编程平台共同完成仿真工业现场的轧机***的相关功能。所谓的Visual Studio.NET与Matlab混合编程,简单的说就是在Matlab中编写好***所需要的功能函数,然后对其进行编译,生成动态链接库,再由Visual Studio.NET中的C#对其引用。完成这一工作之后,C#就能利用固定的格式调用该动态链接库中的Matlab函数,从而完成复杂的数学运算功能,轧制设备机理模型生成过程如图3所示。其中软对象模型利用Matlab建立轧制设备机理模型,包括:轧机模型、执行机构(电动、液压等)模型、轧制压力模型、张力***模型、速度***模型以及必要的检测仪表模型等。在完成建模之后,Matlab将各个模型的相关参数传递给利用VisualStudio.NET环境编写的仿真软件,Visual Studio.NET环境编写的仿真软件负责完成仿真***所必须的其它功能,包括轧机轧件参数读取、轧制过程仿真、轧制过程数据运算、多轧机间数据交换、轧件模型建立、过程数据观测、轧机工作数据存储与读取、轧机工作数据导出。在仿真过程中各种仿真设备既要体现设备的静态特性又要体现设备的动态特性;同时体现出设备之间的物理或工艺关联关系也十分重要,如轧机和轧件之间的相互作用、不同执行机构的动作对重要物理量的关联影响等,在设备仿真级L0都给予充分的考虑和展示。在以上所建立的所有模型中,以压下***、速度控制***、张力控制***、以及轧件模型最为重要,下面分别加以详细说明:
a.压下***
压下***包括压力控制***和压下位置控制***,通常冷连轧机在穿带过程中采用的是压下位置控制,而在轧制过程中采用的是压力控制;热连轧无论是穿带还是正常轧制时一般都采用的是压下位置控制。压下***由液压站、管路、液压缸、电液伺服阀和压力传感器等组成,并由液压压下控制调节回路进行闭环调节,轧机本身是以质量为空间分布的多自由度***,以电液伺服阀机构为执行器的液压压下***、液压弯辊***等是高度非线性的时变***,因此在连轧机设备仿真中压下***仿真也最为复杂。
将表2给出的参数值,设定在虚拟轧机***中,生成轧机模型,此时得到的轧机模型为一个四阶的传递函数。然后将TDC中的AGC控制器设定到手动模式,在这个模式下操作人员可以通过手动操作工程师站监控界面的方式来改变AGC控制器的输出,在保证初始空载辊缝不变的情况下,就可以通过这种方式改变虚拟轧机***内环HGC控制器的给定值,从而可以观测HGC***的跟随特性。在测试之前要完成HGC控制器参数的调节,在将HGC***的性能调节到最佳之后,对其进行了跟随性能测试。
表2第一机架参数设置
伺服阀放大系数 | 30 | 弹性刚度 | 5800000kN/m |
伺服阀固有频率 | 188.3Hz | 采样周期 | 0.03s |
伺服阀压力-流量放大系数 | 0.0000000078m2/N·s | 轧锟半径 | 0.38m |
液压缸活塞面积 | 0.41m2 | 轧锟刚度 | 5800000kN/m |
液压缸总行程容积 | 0.00639m3 | 轧件刚度 | 2800000kN/m |
油液等效容积弹性模数 | 700000000N/m2 | 比例系数 | 0.5 |
轧锟质量 | 9600kg | 积分系数 | 4.5 |
粘性摩擦系数 | 36400000N·m/s |
b.速度控制***
在连轧机中速度控制***有着十分重要的作用,其控制性能的好坏,直接会影响到张力调节和轧制力控制的性能,从而最终影响到带钢的产量和质量。由过程控制级L2的设定计算功能模块根据秒流量计算出对应轧件的各机架相对速度,由基础自动化级L1在需要升降速时,根据升/降速曲线输出主令速度系数,速度控制回路以相对速度和主令速度系数乘积来实现各个机架的同步升/降速。
c.张力控制***
张力控制***在连轧机自动化控制中占有相当重要的位置,张力控制***为了确保机架间张力恒定,在张力发生变化时是通过调节相邻两个机架的速度匹配关系或压下量匹配关系(热轧时活套也参与张力调节),使得张力回到设定值附近,保持张力相对恒定。张力控制***仿真是按照秒流量相等法则进行的。
以卷取机为例,如图4所示的卷取机转速实时监控图,在TDC控制虚拟轧机运行,保证出口厚度达到标准的同时,***也会对轧机的主传动做出控制,进而影响轧机出入口的板带厚度,从而保证轧制过程在一定的速度之下有序进行,并保证轧机之间的带钢长度维持在一个相对稳定的安全值左右,这样,即有利于活套对带钢张力的调节,又有利于保证轧制过程的安全,不至于因为速度不协调发生断带等恶性生产事故。
d.轧件模型
轧件变形与轧件本身的材料特性、机架出/入口张力、轧件与轧辊间摩擦、轧辊压扁以及轧件承受的压力有关,轧件变形确定后轧制压力是可以通过轧制压力模型计算的。当然任何一个轧制压力模型都存在一个精度问题,解决模型精度问题最佳办法是利用现场实测数据在设备仿真级L0中进行模型自身精度的自适应。
轧件模型中的轧件厚度设定模式,包括外部给定模式和内部给定模式。在轧件厚度设定界面,用户可以通过手动完成对厚度设定模式的选择。当为外部给定模式时,用户可以通过手动在轧件厚度设定界面上设定或修改轧件厚度值。在这种工作模式下,用户可以很方便的完成修改动作,但是它也有其显著地缺点,即对厚度的修改不能够自动完成而且修改充满了随意性。在仿真真实轧机***的过程中,用户更希望的是事先就完成板带模型的建立,设定好一条带钢每一点的厚度值,从而能够整体的分析轧机***的性能,外部给定这一工作模式显然不能完成上述的功能需求。因此,虚拟轧机***中引入了内部给定模式来对入口板厚给定功能做出进一步的完善。而所谓的内部给定模式,就是在轧机开始工作之前,利用数据库功能,完成并运行建立待轧制板带模型的模式。待轧制板带厚度的来源可以是外源的EXCEL文件或者是在界面中输入的数据,用户可以在界面中进行随意的选择。
根据不同轧制设备的参数,在设备仿真级L0可以建立对应的不同轧制设备的仿真模型;每个IPC-610工控机中安装有事先编写完成的设备仿真软件,该软件可以读取待仿真设备的参数,依据这些参数,完成相应仿真模型的建立。表3给出了轧机压下***的主要参数,仿真软件就是依据这些参数,完成轧机压下***建模工作的。当这些参数改变时,相应的,轧机压下***的数学模型也会发生相应改变。
表3轧机压下***的主要参数
参数 | 数值 | 参数 | 数值 |
电液伺服阀流量增益 | 30 | 粘性摩擦系数 | 3.64×107N·s/m |
电液伺服阀的固有频率 | 188.3Hz | ***运算周期 | 0.03s |
总压力流量系数 | 78mm3/N·s | 弹性刚度 | 5.8×108N/m |
液压缸活塞面积 | 0.41m2 | 轧辊半径 | 0.38m |
液压缸总行程容积 | 0.00639m3 | 轧辊质量 | 9600Kg |
油液等效容积弹性模数 | 7×108N/m2 |
另外,将软对象模型模块建立的轧制模型和关键参数存储在SQL Sever软件编写的软对象数据库模块中,其中用以太网进行通信,用于模拟生产设备动态性能时对软对象模型模块和参数进行调用。
本实施方式中,采用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台模拟金属轧制过程自动控制的方法,如图5所示,包括以下具体步骤:
步骤1:获取工业现场中轧制设备参数和轧制过程数据;
步骤2:分别对工业现场中的轧制设备和轧件建立仿真模型;
步骤3:运行步骤2建立的仿真模型开始模拟轧制过程;建模和仿真过程是由多台计算机协同完成的,其中,IPC-610工控机主要是负责实现经过机理建模或数据建模的对象模型动态特性的模拟和实现;3901-D1000s台式计算机主要用于存储实际轧制设备的一些关键参数,用于模拟轧制设备动态特性时供IPC-610工控机进行参数调用;在IPC-610工控机完成模型建立之后,工作人员可以操作其开始工作,此步骤等同于真实设备的启动。
步骤4:设备启动之后,设备仿真级L0将模拟轧制过程的实时数据通过硬接线传送至基础自动化级L1,IPC-610工控机通过模拟量输出卡PCI-1723向基础自动化级L1传送电压模拟信号;
步骤5:基础自动化级L1根据接收到的模拟轧制过程的实时数据和从过程控制级L2接收的控制指令对模拟轧制过程进行控制,同时,将所述的模拟轧制过程的实时数据传送至过程控制级L2;基础自动化级L1的核心设备PLC在工作时会采集从设备仿真级L0发送过来的模拟电压信号,从而了解到轧机的实时工作状态,然后依据过程控制级L2所给的控制指令,PLC完成控制量的计算并向设备仿真级L0发送,从而控制设备仿真级L0中的设备仿真模型正常工作;同时,PLC会利用工业以太网将仿真轧机的实时状态发送至过程控制级L2,供过程控制级L2进行优化计算时使用。
步骤6:过程控制级L2根据接收到的模拟轧制过程的实时数据,对模拟轧制过程的自动控制进行优化,得到最优的控制策略,并将对应的控制指令传送至基础自动化级L1;过程控制级会依据仿真设备模型的工作状态,利用相应的算法,对各个设备的设定值做出优化,从而使整个轧制过程工作在最佳状态。
步骤7:基础自动化级L1根据所述控制指令通过硬接线对设备仿真级L0中的模拟轧制过程进行控制。在过程控制级L2完成优化之后,基础自动化级L1会接收到新的设定值,并根据新的设定值,完成新的控制量的计算,并通过硬接线传输给设备仿真级L0。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是本领域内的熟练的技术人员应当理解,这些仅是举例说明,可以对这些实施方式做出多种变更或修改,而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (3)
1.一种实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台,该平台包括:过程控制级、基础自动化级;所述过程控制级用于实现金属轧制过程数据的设定、对金属轧制过程的控制和优化;所述基础自动化级用于实现金属轧制过程各种工艺控制***的综合设计及逻辑控制;所述过程控制级通过以太网连接基础自动化级;其特征在于:该平台还包括设备仿真级;
所述设备仿真级,用于建立多个轧制设备的仿真模型、轧件的仿真模型和数据库,并运行所述仿真模型模拟现场的轧制过程;所述数据库用于存储现场的轧制设备参数和轧制过程数据;
所述基础自动化级通过硬接线连接设备仿真级;
所述过程控制级和基础自动化级,在硬件和软件的配置上均与工业现场保持一致。
2.根据权利要求1所述的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台,其特征在于:所述设备仿真级,根据不同轧制设备的参数建立对应的不同轧制设备的仿真模型。
3.采用权利要求1所述的实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台模拟金属轧制过程自动控制方法,包括如下步骤:
首先,分别获取工业现场中轧制设备参数和轧制过程数据;分别对工业现场中的轧制设备和轧件建立仿真模型,并运行所述仿真模型开始模拟轧制过程;将模拟轧制过程的实时数据通过硬接线传送至基础自动化级;基础自动化级根据接收到的模拟轧制过程的实时数据和从过程控制级接收的控制指令对模拟轧制过程进行控制,同时,将所述的模拟轧制过程的实时数据传送至过程控制级;过程控制级根据接收到的模拟轧制过程的实时数据,对轧制过程的自动控制进行优化,得到最优的控制策略,并将对应的控制指令传送至基础自动化级;最后,基础自动化级根据该控制指令通过硬接线对模拟轧制过程进行控制。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410468821.8A CN104267613A (zh) | 2014-09-15 | 2014-09-15 | 实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410468821.8A CN104267613A (zh) | 2014-09-15 | 2014-09-15 | 实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104267613A true CN104267613A (zh) | 2015-01-07 |
Family
ID=52159141
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410468821.8A Pending CN104267613A (zh) | 2014-09-15 | 2014-09-15 | 实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104267613A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105607509A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-05-25 | 浙江大学 | 一种工业无线控制***半物理安全实验平台 |
CN106940533A (zh) * | 2017-04-11 | 2017-07-11 | 上海交通大学 | 一种基于云超实时仿真平台与硬件在环的实时决策方法 |
CN108153166A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-12 | 何安 | 一种工业过程仿真***及仿真方法 |
CN108876050A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-23 | 东北大学 | 一种钢铁企业合同主制程的设定与自动转换方法 |
CN109388072A (zh) * | 2017-08-14 | 2019-02-26 | 上海梅山钢铁股份有限公司 | 一种基于热轧l2过程控制***的仿真***的搭建方法 |
CN110520805A (zh) * | 2017-04-18 | 2019-11-29 | 首要金属科技德国有限责任公司 | 过程模型的建模优化 |
CN113890792A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-04 | 北京科技大学设计研究院有限公司 | 一种用于热轧二级***并行的第二代通信网关确定方法 |
CN114258514A (zh) * | 2019-08-23 | 2022-03-29 | 西门子股份公司 | 基于面向方面编程的可编程逻辑控制器(plc)模拟 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101221417A (zh) * | 2007-12-29 | 2008-07-16 | 攀枝花新钢钒股份有限公司 | 热连轧带钢虚拟轧制仿真方法 |
CN101604145A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-12-16 | 东北大学 | 炼钢-连铸-热轧生产计划一体化仿真*** |
CN101847454A (zh) * | 2010-01-21 | 2010-09-29 | 中广核工程有限公司 | 一种核电站数字化控制组态的仿真调试方法及其*** |
CN102650852B (zh) * | 2011-02-25 | 2013-11-13 | 沈阳高精数控技术有限公司 | 一种硬件在环数控***控制结构的设计方法 |
CN103447308A (zh) * | 2013-07-02 | 2013-12-18 | 西安理工大学 | 一种轧机半实物仿真***及仿真方法 |
-
2014
- 2014-09-15 CN CN201410468821.8A patent/CN104267613A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101221417A (zh) * | 2007-12-29 | 2008-07-16 | 攀枝花新钢钒股份有限公司 | 热连轧带钢虚拟轧制仿真方法 |
CN101604145A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-12-16 | 东北大学 | 炼钢-连铸-热轧生产计划一体化仿真*** |
CN101847454A (zh) * | 2010-01-21 | 2010-09-29 | 中广核工程有限公司 | 一种核电站数字化控制组态的仿真调试方法及其*** |
CN102650852B (zh) * | 2011-02-25 | 2013-11-13 | 沈阳高精数控技术有限公司 | 一种硬件在环数控***控制结构的设计方法 |
CN103447308A (zh) * | 2013-07-02 | 2013-12-18 | 西安理工大学 | 一种轧机半实物仿真***及仿真方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张尚斌: "板带连轧机半物理仿真平台***建模与集成", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105607509A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-05-25 | 浙江大学 | 一种工业无线控制***半物理安全实验平台 |
CN105607509B (zh) * | 2016-01-21 | 2018-06-19 | 浙江大学 | 一种工业无线控制***半物理安全实验平台 |
CN106940533A (zh) * | 2017-04-11 | 2017-07-11 | 上海交通大学 | 一种基于云超实时仿真平台与硬件在环的实时决策方法 |
CN106940533B (zh) * | 2017-04-11 | 2020-01-03 | 上海交通大学 | 一种基于云超实时仿真平台与硬件在环的实时决策方法 |
CN110520805A (zh) * | 2017-04-18 | 2019-11-29 | 首要金属科技德国有限责任公司 | 过程模型的建模优化 |
US11493891B2 (en) | 2017-04-18 | 2022-11-08 | Primetals Technologies Germany Gmbh | Optimization of the modeling of process models |
CN110520805B (zh) * | 2017-04-18 | 2022-12-06 | 首要金属科技德国有限责任公司 | 过程模型的建模优化 |
CN109388072A (zh) * | 2017-08-14 | 2019-02-26 | 上海梅山钢铁股份有限公司 | 一种基于热轧l2过程控制***的仿真***的搭建方法 |
CN108153166A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-12 | 何安 | 一种工业过程仿真***及仿真方法 |
CN108153166B (zh) * | 2017-12-12 | 2020-08-04 | 何安 | 一种工业过程仿真***及仿真方法 |
CN108876050A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-23 | 东北大学 | 一种钢铁企业合同主制程的设定与自动转换方法 |
CN108876050B (zh) * | 2018-06-27 | 2021-08-10 | 东北大学 | 一种钢铁企业合同主制程的设定与自动转换方法 |
CN114258514A (zh) * | 2019-08-23 | 2022-03-29 | 西门子股份公司 | 基于面向方面编程的可编程逻辑控制器(plc)模拟 |
CN113890792A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-04 | 北京科技大学设计研究院有限公司 | 一种用于热轧二级***并行的第二代通信网关确定方法 |
CN113890792B (zh) * | 2021-09-30 | 2023-09-01 | 北京科技大学设计研究院有限公司 | 一种用于热轧二级***并行的第二代通信网关确定方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104267613A (zh) | 实验用金属轧制过程自动控制硬件在环仿真平台及方法 | |
JP6892704B2 (ja) | スマート工場並列制御方法及びシステム | |
CN103406362B (zh) | 一种模拟中厚板轧机轧制过程的控制***及方法 | |
CN100561383C (zh) | 板坯连铸二次冷却及动态轻压下离线仿真*** | |
CN104298884B (zh) | 一种快速计算轧件断面温度的有限元和有限差分耦合方法 | |
CN102658297B (zh) | 一种改善换规格首块带钢板形质量的自学习方法 | |
CN104657602A (zh) | 一种热连轧生产过程中带钢厚度预测方法及*** | |
CN104281088B (zh) | 一种热轧板带轧机的二级***过程控制方法 | |
CN107832535A (zh) | 一种中厚板平面形状智能预测的方法 | |
CN105335562B (zh) | 一种基于有限元的异形轧件断面金属质点流动追踪方法 | |
CN109523897B (zh) | 离心法铀浓缩级联操作仿真平台 | |
CN110008572A (zh) | 宽厚板产品连续可变凸度辊轧制过程变形的数值模拟方法 | |
JP4763014B2 (ja) | 製造プロセスラインのシミュレーション装置 | |
CN109926452A (zh) | 应用于轧钢的过程控制方法、过程控制装置及终端 | |
CN108107849A (zh) | 一种宽带钢热连轧生产线自动控制*** | |
CN102886384A (zh) | 基于支持向量机的森吉米尔20辊轧机板形缺陷识别方法 | |
KR20190078341A (ko) | 가상 설비 기반 공정 라인 레이아웃 설계 장치 및 방법 | |
CN102527737A (zh) | 冷轧机板形调控功效系数离线自学习*** | |
CN109807183A (zh) | 钢板厚度控制方法及装置 | |
CN102419553A (zh) | 冷连轧平整机液压伺服***数字模型与故障预示方法 | |
CN109388072A (zh) | 一种基于热轧l2过程控制***的仿真***的搭建方法 | |
CN104249082A (zh) | 热连轧特殊钢厚规格轧机工艺空设的活套控制方法 | |
CN102513369B (zh) | 液压伺服模拟控制方法 | |
CN101927268A (zh) | 冷连轧带钢厚度控制方法 | |
Chai et al. | Production line 3D visualization monitoring system design based on OpenGL |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150107 |