基于ARM的卷取张力系统鲁棒控制的研究和实现

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为了保证带材成品质量,卷取机控制系统需采用恒张力控制以达到轧制过程中的钢带带材张力稳定、不波动。然而,冷轧机卷取张力系统在实际轧制过程中,由于受轧机压下系统、主传动系统的耦合影响以及带材加工来料好坏、轧辊磨损程度等其他机械设备状态的不确定性因素制约,便无法建立控制对象的精确数学模型。这样一旦轧制速度提高后,保持恒张力控制是比较困难的,便造成了张力系统的不稳定,以至造成断带、堆料等问题。定量反馈理论(QFT)是参数不确定性系统鲁棒控制比较成功的设计方法,它将经典控制理论频域校正思想推广到不确定系统的鲁棒控制器设计,将对象不确定范围和系统性能指标用定量的方式在Nichols图上形成模板和边界,进而以名义对象开环频率特性满足边界条件为要求,对系统进行综合。近年来,QFT理论被应用到了诸如飞行器攻角控制问题、冷连轧卷取张力控制问题等,取得了较好的效果。随着嵌入式系统不断深入到人们的生活中,其核心部件——微处理器也得到了前所未有的飞速发展。与单片机、PLC、DSP系统相比,ARM系统可以直接与功能芯片连接,对多路模拟量进行采样转换、快速处理数据、发送多路脉冲信号、开发环境人性化,使得系统的软、硬件开发简便,控制快速稳定、精确。本文在定量的分析了冷轧机卷取张力系统的基础上,推导出其数学模型;并采用了QFT的方法进行了控制算法设计;同时还采用了QFT与神经网络并行控制的方案来对QFT的控制算法进行补充。在仿真的基础上,又以ARM7设计控制器的硬件平台,并在μC/OS-Ⅱ的操作系统上完成了软件设计。最后,以混合仿真的方式完成了对于张力控制器的理论验证。仿真和实验结果验证了本文所设计的控制方案的可行性,以及理论分析的正确性。
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