18、容错滑模复合体设计与宽板热轧机工作辊资源预测方法

容错滑模复合体设计与宽板热轧机工作辊资源预测方法

在工业生产中，容错滑模复合体的设计以及宽板热轧机工作辊的资源预测是两个重要的研究方向。容错滑模复合体的设计有助于提高系统的可靠性，而准确预测工作辊的资源则能优化生产计划，提高生产效率。

容错滑模复合体设计

在容错滑模复合体的设计中，采用了结合小波变换和分层神经网络的方法对伺服电流信号进行处理和技术状态预测。这种方法使得容错滑模复合体的可靠性提高了 16%。具体来说，小波变换能够对伺服电流信号进行多尺度分析，提取信号中的特征信息，而分层神经网络则可以对这些特征信息进行学习和分类，从而实现对系统技术状态的准确预测。

宽板热轧机工作辊资源预测

问题提出

在板材轧制行业的理论和实践中，主要问题是根据工作辊主动母线轮廓的极限变形（由于变形区中辊筒表面的不均匀磨损）来预测工作辊的耐久性。目前已知的经验依赖关系，如根据轧制金属的重量或长度、摩擦力的比功来预测辊筒中部的最大磨损，但这些方法存在局限性。
- 传统方法的局限性 ：一些经验依赖关系只能通过单一因素（如轧制金属的重量 G 或轧制带材的长度 L）来预测辊筒中部的最大磨损，且比例系数是针对特定轧机工作条件通过统计处理大量磨损辊得出的，不具有普遍性。还有一些方法通过摩擦力在变形区当前时刻所做的比功来确定辊筒中部的当前磨损，但在现代摩擦和磨损建模概念下，使用磨损能量强度指标和摩擦力功是不正确的，因为大部分能量以热的形式耗散，且这些指标会随外部条件变化，无法准确估计导致材料表面层结构变形和磨损颗粒分离的能量份额。此外，现有的经验依赖关系无法控制轧制带材的质量，特别是其横向厚度变化。