CN103394520B - 一种冷轧带钢板形模糊控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供冷轧带钢板形模糊控制方法，将轧机出口张力和轧制压力的工作区间各均匀分为n个子区间，按照轧机出口张力和轧制压力所处不同区间的所有可能情况将轧制工况分类为n²种工况；分别建立对应的板形控制模糊推理控制模型；结合倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊装置物理特性，确定板形控制模糊推理控制模型中相关模糊隶属函数；利用Takagi-Sugeno模糊模型建模规则建立板形模糊控制模型；按照轧制过程所处工况选择对应板形模糊控制模型进行倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置的在线调节。本发明解决了常规板形控制方法无法获取高精度的板形控制调控功效系数而导致冷轧带钢产品存在板形缺陷的技术问题。

Description

一种冷轧带钢板形模糊控制方法

技术领域

本发明属于冷轧带钢领域，尤其涉及一种冷轧带钢板形模糊控制方法。

背景技术

近年来，随着冷轧带钢产品使用范围的不断扩大，用户对带钢板形质量的要求也越来越高，因而冷轧带钢板形控制技术已经成为一个被现代钢铁企业和大型研究机构所格外重视的重点研究课题。板形控制的原理是通过设计板形控制算法来计算各板形控制执行器的调节量，使各个板形调控手段相互配合，以最大程度的消除板形目标值与实际测量值之间的偏差。

板形控制算法是冷轧带钢板形控制系统的核心内容，它的优劣性直接决定了板形控制效果的好坏。目前广泛采用的基于反馈控制思想的板形多变量优化控制方法通过在轧机出口处配置接触式板形仪在线测量实时板形信号，然后以板形目标值与实时测量值之间的偏差的平方和为评价指标函数，循环计算使得该评价指标函数取得最小值时的各板形调控装置在线调节量。需要指出的是，上述技术方案关键是要获得高精度的各板形调控装置的板形控制调控功效系数。然而，实际冷轧机是一种高度非线性、时变的复杂物理系统，目前尚不能对其进行精确建模，这也决定了很难获得高精度的各板形调控装置的板形控制调控功效系数，因此不能得到理想的板形控制效果。因此，现代冷轧企业生产线即使配置有最先进的板形检测装置，也还是未能有效消除冷轧带钢产品存在的板形缺陷。

为了解决上述技术问题，就必须从控制原理上进行根本性的改变，找到已有板形控制方法存在缺陷的根本原因，然后通过提出具有原始创新的技术方案，有效解决已有技术方案存在的技术难点和缺陷，实现高精度的冷轧带钢板形控制，提高冷轧带钢产品的板形质量，为进一步提高冷轧带钢产品的质量发挥关键作用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种冷轧带钢板形模糊控制方法，以解决常规板形控制方法由于无法获取高精度的各板形调控装置的板形控制调控功效系数而导致冷轧带钢产品存在板形缺陷的技术问题。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：

1、一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：

对于同一规格的带钢，将轧机出口张力和轧制压力的工作区间各均匀分为n个子区间，按照轧机出口张力和轧制压力所处不同轧机出口张力子区间和轧制压力子区间的所有可能情况将轧制工况分类为n²种工况；n的取值大于3；

2）针对上述n²种工况，分别建立对应的板形控制模糊推理控制模型；

3）分别结合倾辊装置物理特性、工作辊弯辊装置物理特性、中间辊装置物理特性，确定板形控制模糊推理控制模型中的相关模糊隶属函数；

4）根据确定好模糊隶属函数的板形控制模糊推理控制模型，利用Takagi-Sugeno模糊模型建模规则建立板形模糊控制模型；

5）按照轧制过程所处工况选择对应的板形模糊控制模型来进行倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置的在线调节。

按上述方案，所述的步骤2）中取n=5，则一共有25种工况，对应的板形控制模糊推理控制模型具体如下：

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₁ ⁱ,u₁₂ ⁱ,u₁₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₁ ⁱ,u₂₂ ⁱ,u₂₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₃₁ ⁱ,u₃₂ ⁱ,u₃₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₄₁ ⁱ,u₄₂ ⁱ,u₄₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₅₁ ⁱ,u₅₂ ⁱ,u₅₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₆₁ ⁱ,u₆₂ ⁱ,u₆₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₇₁ ⁱ,u₇₂ ⁱ,u₇₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₈₁ ⁱ,u₈₂ ⁱ,u₈₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₉₁ ⁱ,u₉₂ ⁱ,u₉₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₀₁ ⁱ,u₁₀₂ ⁱ,u₁₀₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₁₁₁ ⁱ,u₁₁₂ ⁱ,u₁₁₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₁₂₁ ⁱ,u₁₂₂ ⁱ,u₁₂₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₃₁ ⁱ,u₁₃₂ ⁱ,u₁₃₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₁₄₁ ⁱ,u₁₄₂ ⁱ,u₁₄₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₁₅₁ ⁱ,u₁₅₂ ⁱ,u₁₅₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₆₁ ⁱ,u₁₆₂ ⁱ,u₁₆₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₁₇₁ ⁱ,u₁₇₂ ⁱ,u₁₇₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₁₈₁ ⁱ,u₁₈₂ ⁱ,u₁₈₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₉₁ ⁱ,u₁₉₂ ⁱ,u₁₉₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₀₁ ⁱ,u₂₀₂ ⁱ,u₂₀₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₂₁₁ ⁱ,u₂₁₂ ⁱ,u₂₁₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₂₂₁ ⁱ,u₂₂₂ ⁱ,u₂₂₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₃₁ ⁱ,u₂₃₂ ⁱ,u₂₃₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₂₄₁ ⁱ,u₂₄₂ ⁱ,u₂₄₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₂₅₁ ⁱ,u₂₅₂ ⁱ,u₂₅₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₆₁ ⁱ,u₂₆₂ ⁱ,u₂₆₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₂₇₁ ⁱ,u₂₇₂ ⁱ,u₂₇₃ ⁱ]；

其中，σ₁板形偏差信号中的一阶板形偏差，S1P、S1Z、S1N分别为描述一阶板形偏差为正、零、负的模糊数；σ₂板形偏差信号中的二阶板形偏差，S2P、S2Z、S2N分别为描述二阶板形偏差为正、零、负的模糊数；σ₃板形偏差信号中的四阶分量，S3P、S3Z、S3N分别为描述四阶板形偏差为正、零、负的模糊数；U_i为在第i种工况下倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置在线调节量组成的控制输出向量；u_j1 ⁱ为在第i种工况下第j条模糊规则下倾辊装置在线调节量，u_j2 ⁱ为在第i种工况第j条模糊规则下工作辊弯辊装置在线调节量，u_j3 ⁱ为在第i种工况第j条模糊规则下中间辊弯辊装置在线调节量，且i=1,2,…,25和j=1,2,…,27；u_j1 ⁱ、u_j2 ⁱ和u_j3 ⁱ可以通过人工操作经验知识获得。

按上述方案，所述的步骤3）具体包括：

3.1）结合倾辊装置物理特性设定σ₁在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₁关于S1P的模糊隶属函数fⁱ _S1P(σ₁)：

${f^i}_{S1P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_i,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<0\end{array}\right.,$

这里，α_i为第i种工况下述一阶板形偏差为正的阈值，在步骤2）所述板形控制模糊推理控制模型中认为一阶板形偏差σ₁大于α_i时为正，小于-α_i时为负，下同；

σ₁关于S1Z的模糊隶属函数fⁱ _S1Z(σ₁)：

${f^i}_{S1Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& -{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<-{\mathrm{\&alpha;}}_i\end{array}\right.,$

σ₁关于S1N的模糊隶属函数fⁱ _S1N(σ₁)：

${f^i}_{S1N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& -{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<-{\mathrm{\&alpha;}}_i\end{array}\right.;$

3.2）结合工作辊弯辊装置物理特性设定σ₂在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₂关于S2P的模糊隶属函数fⁱ _S2P(σ₂)：

${f^i}_{S2P}=\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>{\mathrm{\&beta;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<0\end{array}\right.,$

这里，β_i为第i种工况下述二阶板形偏差为正的阈值，在步骤2）所述板形控制模糊推理控制模型中认为二阶板形偏差σ₂大于β_i时为正，小于-β_i时为负，下同；

σ₂关于S2Z的模糊隶属函数fⁱ _S2Z(σ₂)：

${f^i}_{S2Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& -{\mathrm{\&beta;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<-{\mathrm{\&beta;}}_i\end{array}\right.,$

σ₂关于S2N的模糊隶属函数fⁱ _S2N(σ₂)：

${f^i}_{S2N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& -{\mathrm{\&beta;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<-{\mathrm{\&beta;}}_i\end{array}\right.;$

3.3）结合中间辊弯辊装置物理特性设定σ₃在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₃关于S3P的模糊隶属函数fⁱ _S3P(σ₃)：

${f^i}_{S3P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<0\end{array}\right.,$

这里，γ_i为第i种工况下四阶板形偏差为正的阈值，在步骤2）所述板形控制模糊推理控制模型中认为四阶板形偏差σ₃大于γ_i时为正，小于-γ_i时为负，下同；

σ₃关于S3Z的模糊隶属函数fⁱ _S3Z(σ₃)：

${f^i}_{S3Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& -{\mathrm{\&gamma;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<-{\mathrm{\&gamma;}}_i\end{array}\right.,$

σ₃关于S3N的模糊隶属函数fⁱ _S3N(σ₃)：

${f^i}_{S3N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& -{\mathrm{\&gamma;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<-{\mathrm{\&gamma;}}_i\end{array}\right.$

按上述方案，所述步骤4）建立的板形模糊控制模型为：

$\left[\begin{array}{ccc}{u}_{i1}& u_{i2}& u_{i2}\end{array}\right]=\underset{j=1}{\overset{27}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_{\mathrm{ij}}\&times;\left[\begin{array}{ccc}{u_{j1}}^i& {u_{j2}}^i& {u_{j3}}^i\end{array}\right],$

其中i=1,2,…,25，u_i1为第i种工况下倾辊装置调节量，u_i2为第i种工况下工作辊弯辊装置调节量，u_i3为第i种工况下工作辊弯辊装置调节量；

h_i1=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i2=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i3=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i4=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i5=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i6=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i7=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i8=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i9=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i10=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i11=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i12=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i13=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i14=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i15=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i16=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i17=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i18=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i19=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i20=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i21=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i22=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i23=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i24=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i25=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i26=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i27=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)。

按上述方案，所述的步骤5）具体调节方式为：倾辊装置调节量为u_i1，工作辊弯辊装置调节量为u_i2，中间辊弯辊装置调节量为u_i3。

按上述方案，所述的步骤5）中调节的顺序为：按照响应速度越快、灵敏度越大的传动装置先调的原则依次对倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置进行在线调节。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：使用模糊建模方法建立起了一阶、二阶和四阶板形偏差与倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置在线调节量之间的动态关系，建立板形模糊控制模型，实现了对冷轧带钢出口板形质量的精确控制；同时该方法不需要获取冷轧带钢轧制过程精确的数学模型参数并且鲁棒性强，简易可行，完全满足板形控制控制系统的实时性要求，可以有效消除冷轧带钢产品存在的典型板形缺陷，解决了常规板形控制方法由于无法获取高精度的各板形调控装置的板形控制调控功效系数而导致冷轧带钢产品存在板形缺陷的技术问题。

附图说明

图1为本发明一实施例的流程图。

图2为本发明控制方法投入前的轧机出口板形分布图。

图3为本发明控制方法投入后的轧机出口板形分布图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

图1为本发明一实施例的流程图，它包括以下步骤：

1）对于同一规格的带钢，将轧机出口张力和轧制压力的工作区间各均匀分为n个子区间，按照轧机出口张力和轧制压力所处不同轧机出口张力子区间和轧制压力子区间的所有可能情况将轧制工况分类为n²种工况；n的取值大于3（由于轧机出口张力有3种情况，轧制压力有3种情况，因此工况总数应大于3×3=9）；

2）针对上述n²种工况，分别建立对应的板形控制模糊推理控制模型；

3）分别结合倾辊装置物理特性、工作辊弯辊装置物理特性、中间辊装置物理特性，确定板形控制模糊推理控制模型中的相关模糊隶属函数；

4）根据确定好模糊隶属函数的板形控制模糊推理控制模型，利用Takagi-Sugeno模糊模型建模规则建立板形模糊控制模型；

5）按照轧制过程所处工况选择对应的板形模糊控制模型来进行倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置的在线调节。

基于本发明的冷轧带钢板形板厚综合控制方法可用于四辊、六辊单机架或多机架冷连轧机组。以下以一台单机架六辊轧机为例，六辊轧机可轧制的产品包括普通板、高强钢、部分不锈钢和硅钢等。本实施例轧制的是中高牌号硅钢，机型为UCM轧机，板形控制手段包括轧辊倾斜、工作辊正负弯辊、中间辊正弯辊、中间辊窜辊以及乳化液分段冷却等。其中中间辊窜辊是根据带钢宽度进行预设定，调整原则是将中间辊辊身边缘与带钢边部对齐，亦可由操作方考虑添加一个修正量，调到位后保持位置不变；乳化液分段冷却具有较大的时间滞后特性。因而在线调节的板形控制手段主要有轧辊倾斜、工作辊正负弯辊、中间辊正弯辊三种。该机组的主要技术性能指标和设备参数为：

轧制速度：Max900m/min，轧制压力：Max18000KN，最大轧制力矩：140.3KN×m，卷取张力：Max220KN，主电机功率：5500KW；

来料厚度范围：1.8～2.5mm，来料宽度范围：850～1280mm，轧后厚度范围：0.3mm～1.0mm；

工作辊直径：290～340mm，工作辊身长：1400mm，中间辊直径：440～500mm，中间辊身长：1640mm，支撑辊直径：1150～1250mm，支撑辊身长：1400mm；

每侧工作辊弯辊力：-280～350KN，每侧中间辊弯辊力：0～500KN，中间辊轴向横移量：-120～120mm，辅助液压系统压力：14MPa，平衡弯辊系统压力：28MPa，压下系统压力：28MPa。

板形仪采用瑞典的ABB公司板形辊，该板形辊的辊径313mm，由实心钢轴组成，沿宽度方向每隔52mm或26mm被分成一个测量区域，每个测量区域内沿轴向在测量辊的四周均匀分布着四个沟槽以放置磁弹性力传感器，传感器的外面被钢环所包裹。板形辊每旋转一周，可以对带材板形测量四次。

具体地，利用本实施例发明方法进行冷轧带钢板形模糊控制的具体工作过程为：

(1)对于同一规格的带钢，将轧机出口张力和轧制压力的工作区间各均匀分为5个子区间，按照轧机出口张力和轧制压力所处不同轧机出口张力子区间和轧制压力子区间的所有可能情况可将轧制工况分类为25种工况。

(2)对于同一规格的带钢，分别建立步骤(1)中所述25种工况对应的板形控制模糊推理控制模型：

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₁ ⁱ,u₁₂ ⁱ,u₁₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₁ ⁱ,u₂₂ ⁱ,u₂₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₃₁ ⁱ,u₃₂ ⁱ,u₃₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₄₁ ⁱ,u₄₂ ⁱ,u₄₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₅₁ ⁱ,u₅₂ ⁱ,u₅₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₆₁ ⁱ,u₆₂ ⁱ,u₆₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₇₁ ⁱ,u₇₂ ⁱ,u₇₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₈₁ ⁱ,u₈₂ ⁱ,u₈₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1P and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₉₁ ⁱ,u₉₂ ⁱ,u₉₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₀₁ ⁱ,u₁₀₂ ⁱ,u₁₀₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₁₁₁ ⁱ,u₁₁₂ ⁱ,u₁₁₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₁₂₁ ⁱ,u₁₂₂ ⁱ,u₁₂₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₃₁ ⁱ,u₁₃₂ ⁱ,u₁₃₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₁₄₁ ⁱ,u₁₄₂ ⁱ,u₁₄₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₁₅₁ ⁱ,u₁₅₂ ⁱ,u₁₅₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₆₁ ⁱ,u₁₆₂ ⁱ,u₁₆₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₁₇₁ ⁱ,u₁₇₂ ⁱ,u₁₇₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1Z and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₁₈₁ ⁱ,u₁₈₂ ⁱ,u₁₈₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₁₉₁ ⁱ,u₁₉₂ ⁱ,u₁₉₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₀₁ ⁱ,u₂₀₂ ⁱ,u₂₀₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2P and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₂₁₁ ⁱ,u₂₁₂ ⁱ,u₂₁₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₂₂₁ ⁱ,u₂₂₂ ⁱ,u₂₂₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₃₁ ⁱ,u₂₃₂ ⁱ,u₂₃₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2Z and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₂₄₁ ⁱ,u₂₄₂ ⁱ,u₂₄₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3P and,THEN U_i=[u₂₅₁ ⁱ,u₂₅₂ ⁱ,u₂₅₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3Z and,THEN U_i=[u₂₆₁ ⁱ,u₂₆₂ ⁱ,u₂₆₃ ⁱ]；

IFσ₁is S1N and IFσ₂is S2N and IFσ₃is S3N and,THEN U_i=[u₂₇₁ ⁱ,u₂₇₂ ⁱ,u₂₇₃ ⁱ]；

其中，σ₁板形偏差信号中的一阶板形偏差，单位为I，S1P、S1Z、S1N分别为描述一阶板形偏差为正、零、负的模糊数；σ₂板形偏差信号中的二阶板形偏差，单位为I，S2P、S2Z、S2N分别为描述二阶板形偏差为正、零、负的模糊数；σ₃板形偏差信号中的四阶分量，单位为I，S3P、S3Z、S3N分别为描述四阶板形偏差为正、零、负的模糊数；U_i为在第i种工况下倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置在线调节量组成的控制输出向量；u_j1 ⁱ为在第i种工况下第j条模糊规则下倾辊装置在线调节量，单位为mm，u_j2 ⁱ为在第i种工况第j条模糊规则下工作辊弯辊装置在线调节量，单位为KN，u_j3 ⁱ为在第i种工况第j条模糊规则下中间辊弯辊装置在线调节量，单位为KN，且i=1,2,…,25和j=1,2,…,27；u_j1 ⁱ、u_j2 ⁱ和u_j3 ⁱ可以通过人工操作经验知识获得。

(3)分别结合倾辊装置物理特性、工作辊弯辊装置物理特性、中间辊装置物理特性，确定板形控制模糊推理控制模型中的相关模糊隶属函数。

(3.1)结合倾辊装置物理特性设定σ₁在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₁关于S1P的模糊隶属函数fⁱ _S1P(σ₁)：

${f^i}_{S1P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_i,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<0\end{array}\right.,$

这里，α_i为第i种工况下述一阶板形偏差为正的阈值，单位为I，在步骤(2)所述板形控制模糊推理控制模型中认为一阶板形偏差σ₁大于α_i时为正，小于-α_i时为负，下同；

σ₁关于S1Z的模糊隶属函数fⁱ _S1Z(σ₁)：

${f^i}_{S1Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& -{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<-{\mathrm{\&alpha;}}_i\end{array}\right.,$

σ₁关于S1N的模糊隶属函数fⁱ _S1N(σ₁)：

${f^i}_{S1N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& -{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<-{\mathrm{\&alpha;}}_i\end{array}\right.;$

(3.2)结合工作辊弯辊装置物理特性设定σ₂在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₂关于S2P的模糊隶属函数fⁱ _S2P(σ₂)：

${f^i}_{S2P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>{\mathrm{\&beta;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<0\end{array}\right.,$

这里，β_i为第i种工况下述二阶板形偏差为正的阈值，单位为I，在步骤(2)所述板形控制模糊推理控制模型中认为二阶板形偏差σ₂大于β_i时为正，小于-β_i时为负，下同；

σ₂关于S2Z的模糊隶属函数fⁱ _S2Z(σ₂)：

${f^i}_{S2Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& -{\mathrm{\&beta;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<-{\mathrm{\&beta;}}_i\end{array}\right.,$

σ₂关于S2N的模糊隶属函数fⁱ _S2N(σ₂)：

${f^i}_{S2N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& -{\mathrm{\&beta;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<-{\mathrm{\&beta;}}_i\end{array}\right.;$

(3.3)结合中间辊弯辊装置物理特性设定σ₃在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₃关于S3P的模糊隶属函数fⁱ _S3P(σ₃)：

${f^i}_{S3P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<0\end{array}\right.,$

这里，γ_i为第i种工况下四阶板形偏差为正的阈值，单位为I，在步骤(2)所述板形控制模糊推理控制模型中认为四阶板形偏差σ₃大于γ_i时为正，小于-γ_i时为负，下同；

σ₃关于S3Z的模糊隶属函数fⁱ _S3Z(σ₃)：

${f^i}_{S3Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& -{\mathrm{\&gamma;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<-{\mathrm{\&gamma;}}_i\end{array}\right.,$

σ₃关于S3N的模糊隶属函数fⁱ _S3N(σ₃)：

${f^i}_{S3N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& -{\mathrm{\&gamma;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<-{\mathrm{\&gamma;}}_i\end{array}\right..$

(4)利用Takagi-Sugeno模糊模型建模规则建立如下板形模糊控制模型：

$\left[\begin{array}{ccc}{u}_{i1}& u_{i2}& u_{i2}\end{array}\right]=\underset{j=1}{\overset{27}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_{\mathrm{ij}}\&times;\left[\begin{array}{ccc}{u_{j1}}^i& {u_{j2}}^i& {u_{j3}}^i\end{array}\right],$

其中i=1,2,…,25；u_i1为第i种工况下倾辊装置调节量，单位为mm，u_i2为第i种工况下工作辊弯辊装置调节量，单位为KN，u_i3为第i种工况下工作辊弯辊装置调节量，单位为KN；

h_i1=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i2=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i3=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i4=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i5=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i6=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i7=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i8=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i9=fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i10=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i11=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i12=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i13=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i14=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i15=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i16=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i17=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i18=fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i19=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i20=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i21=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i22=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i23=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i24=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i25=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i26=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i27=fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)。

(5)按照轧制过程所处工况选择对应的板形模糊控制模型来进行倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置的在线调节。具体实施方式为：倾辊装置调节量为u_i1，工作辊弯辊装置调节量为u_i2，中间辊弯辊装置调节量为u_i3。特别地，按照响应速度快、灵敏度大的传动装置先调的原则依次对倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置进行在线调节。

图2给出了本发明控制方法投入运行前的轧机出口板形分布图，此时采用人工手动调节方式进行冷轧带钢板形控制。由图2可以看出，轧机出口板形的板形偏差最大值超过了10I，具有非常明显的板形缺陷，影响了产品质量和经济效益；这也说明了实际生产对先进板形控制技术研发的必要性。图3给出了本发明控制方法投入运行后的轧机出口板形分布图。由图3可以看出，本发明所述方法有效消除了板形偏差，轧机出口板形的板形偏差最大值控制在8I以内，显著改善了带钢产品出口板形，提高了带材的板形质量。

以上实施例仅用于说明本发明的技术思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施。本发明的专利范围不限于上述实施例，凡依据本发明所揭示的原理、设计思想所做的等同变化或修饰，均在本发明的专利范围之内。

Claims (6)

1.一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：它包括以下步骤：

1)对于同一规格的带钢，将轧机出口张力和轧制压力的工作区间各均匀分为n个子区间，按照轧机出口张力和轧制压力所处不同轧机出口张力子区间和轧制压力子区间的所有可能情况将轧制工况分类为n²种工况；n的取值大于3；

2)针对上述n²种工况，分别建立对应的板形控制模糊推理控制模型；

3)分别结合倾辊装置物理特性、工作辊弯辊装置物理特性、中间辊装置物理特性，确定板形控制模糊推理控制模型中的相关模糊隶属函数；

4)根据确定好模糊隶属函数的板形控制模糊推理控制模型，利用Takagi-Sugeno模糊模型建模规则建立板形模糊控制模型；

5)按照轧制过程所处工况选择对应的板形模糊控制模型来进行倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置的在线调节。

2.根据权利要求1所述的一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：所述的步骤2)中取n＝5，则一共有25种工况，对应的板形控制模糊推理控制模型具体如下：

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₁₁ ⁱ,u₁₂ ⁱ,u₁₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₂₁ ⁱ,u₂₂ ⁱ,u₂₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₃₁ ⁱ,u₃₂ ⁱ,u₃₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₄₁ ⁱ,u₄₂ ⁱ,u₄₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₅₁ ⁱ,u₅₂ ⁱ,u₅₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₆₁ ⁱ,u₆₂ ⁱ,u₆₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₇₁ ⁱ,u₇₂ ⁱ,u₇₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₈₁ ⁱ,u₈₂ ⁱ,u₈₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1P and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₉₁ ⁱ,u₉₂ ⁱ,u₉₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₁₀₁ ⁱ,u₁₀₂ ⁱ,u₁₀₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₁₁₁ ⁱ,u₁₁₂ ⁱ,u₁₁₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₁₂₁ ⁱ,u₁₂₂ ⁱ,u₁₂₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₁₃₁ ⁱ,u₁₃₂ ⁱ,u₁₃₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₁₄₁ ⁱ,u₁₄₂ ⁱ,u₁₄₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₁₅₁ ⁱ,u₁₅₂ ⁱ,u₁₅₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₁₆₁ ⁱ,u₁₆₂ ⁱ,u₁₆₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₁₇₁ ⁱ,u₁₇₂ ⁱ,u₁₇₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1Z and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₁₈₁ ⁱ,u₁₈₂ ⁱ,u₁₈₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₁₉₁ ⁱ,u₁₉₂ ⁱ,u₁₉₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₂₀₁ ⁱ,u₂₀₂ ⁱ,u₂₀₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2P and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₂₁₁ ⁱ,u₂₁₂ ⁱ,u₂₁₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₂₂₁ ⁱ,u₂₂₂ ⁱ,u₂₂₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₂₃₁ ⁱ,u₂₃₂ ⁱ,u₂₃₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2Z and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₂₄₁ ⁱ,u₂₄₂ ⁱ,u₂₄₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3P and,THEN U_i＝[u₂₅₁ ⁱ,u₂₅₂ ⁱ,u₂₅₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3Z and,THEN U_i＝[u₂₆₁ ⁱ,u₂₆₂ ⁱ,u₂₆₃ ⁱ]；

IF σ₁is S1N and IF σ₂is S2N and IF σ₃is S3N and,THEN U_i＝[u₂₇₁ ⁱ,u₂₇₂ ⁱ,u₂₇₃ ⁱ]；

其中，σ₁板形偏差信号中的一阶板形偏差，S1P、S1Z、S1N分别为描述一阶板形偏差为正、零、负的模糊数；σ₂板形偏差信号中的二阶板形偏差，S2P、S2Z、S2N分别为描述二阶板形偏差为正、零、负的模糊数；σ₃板形偏差信号中的四阶分量，S3P、S3Z、S3N分别为描述四阶板形偏差为正、零、负的模糊数；U_i为在第i种工况下倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置在线调节量组成的控制输出向量；u_j1 ⁱ为在第i种工况下第j条模糊规则下倾辊装置在线调节量，u_j2 ⁱ为在第i种工况第j条模糊规则下工作辊弯辊装置在线调节量，u_j3 ⁱ为在第i种工况第j条模糊规则下中间辊弯辊装置在线调节量，且i＝1,2,…,25和j＝1,2,…,27；u_j1 ⁱ、u_j2 ⁱ和u_j3 ⁱ通过人工操作经验知识获得。

3.根据权利要求2所述的一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：所述的步骤3)具体包括：

3.1)结合倾辊装置物理特性设定σ₁在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₁关于S1P的模糊隶属函数fⁱ _S1P(σ₁)：

${f^i}_{S1P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<0\end{array}\right.,$

这里，α_i为第i种工况下述一阶板形偏差为正的阈值，在步骤2)所述板形控制模糊推理控制模型中认为一阶板形偏差σ₁大于αⁱ时为正，小于-α_i时为负，下同；

σ₁关于S1Z的模糊隶属函数fⁱ _S1Z(σ₁)：

${f^i}_{S1Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& -{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<-{\mathrm{\&alpha;}}_i\end{array}\right.,$

σ₁关于S1N的模糊隶属函数fⁱ _S1N(σ₁)：

${f^i}_{S1N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_1>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&alpha;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_1,& -{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_1\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_1<-{\mathrm{\&alpha;}}_i\end{array}\right.;$

3.2)结合工作辊弯辊装置物理特性设定σ₂在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₂关于S2P的模糊隶属函数fⁱ _S2P(σ₂)：

${f^i}_{S2P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>{\mathrm{\&beta;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<0\end{array}\right.,$

这里，β_i为第i种工况下述二阶板形偏差为正的阈值，在步骤2)所述板形控制模糊推理控制模型中认为二阶板形偏差σ₂大于β_i时为正，小于-β_i时为负，下同；

σ₂关于S2Z的模糊隶属函数fⁱ _S2Z(σ₂)：

${f^i}_{S2Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;{\mathrm{\&beta;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& -{\mathrm{\&beta;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<-{\mathrm{\&beta;}}_i\end{array}\right.,$

σ₂关于S2N的模糊隶属函数fⁱ _S2N(σ₂)：

${f^i}_{S2N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_2\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_2>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&beta;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_2,& -{\mathrm{\&beta;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_2\&le;0\\ 1,& {\mathrm{\&sigma;}}_2<-{\mathrm{\&beta;}}_i\end{array}\right.;$

3.3)结合中间辊弯辊装置物理特性设定σ₃在第i种工况下的如下模糊隶属函数：

σ₃关于S3P的模糊隶属函数fⁱ _S3P(σ₃)：

${f^i}_{S3P}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ \frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<0\end{array}\right.,$

这里，γ_i为第i种工况下四阶板形偏差为正的阈值，在步骤2)所述板形控制模糊推理控制模型中认为四阶板形偏差σ₃大于γ_i时为正，小于-γ_i时为负，下同；

σ₃关于S3Z的模糊隶属函数fⁱ _S3Z(σ₃)：

${f^i}_{S3Z}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 1-\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& 0\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_i\\ 1+\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& -{\mathrm{\&gamma;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3<0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<-{\mathrm{\&gamma;}}_i\end{array}\right.,$

σ₃关于S3N的模糊隶属函数fⁱ _S3N(σ₃)：

${f^i}_{S3N}\left({\mathrm{\&sigma;}}_3\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&sigma;}}_3>0\\ -\frac{1}{{\mathrm{\&gamma;}}_i}{\mathrm{\&sigma;}}_3,& -{\mathrm{\&gamma;}}_i\&le;{\mathrm{\&sigma;}}_3\&le;0\\ 0,& {\mathrm{\&sigma;}}_3<-{\mathrm{\&gamma;}}_i\end{array}\right..$

4.根据权利要求3所述的一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：所述步骤4)建立的板形模糊控制模型为：

$\left[\begin{array}{ccc}{u}_{i1}& u_{i2}& u_{i2}\end{array}\right]=\underset{j=1}{\overset{27}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_{\mathrm{ij}}\&times;\left[\begin{array}{ccc}{u_{j1}}^i& {u_{j2}}^i& {u_{j3}}^i\end{array}\right],$

其中i＝1,2,…,25，u_i1为第i种工况下倾辊装置调节量，u_i2为第i种工况下工作辊弯辊装置调节量，u_i3为第i种工况下工作辊弯辊装置调节量；

h_i1＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i2＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i3＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i4＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i5＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i6＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i7＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i8＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i9＝fⁱ _S1P(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i10＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i11＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i12＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i13＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i14＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i15＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i16＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i17＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i18＝fⁱ _S1Z(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i19＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i20＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i21＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2P(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，h_i22＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，

h_i23＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，h_i24＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2Z(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)，

h_i25＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3P(σ₃)，h_i26＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3Z(σ₃)，

h_i27＝fⁱ _S1N(σ₁)×fⁱ _S2N(σ₂)×fⁱ _S3N(σ₃)。

5.根据权利要求4所述的一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：所述的步骤5)具体调节方式为：倾辊装置调节量为u_i1，工作辊弯辊装置调节量为u_i2，中间辊弯辊装置调节量为u_i3。

6.根据权利要求1或5所述的一种冷轧带钢板形模糊控制方法，其特征在于：所述的步骤5)中调节的顺序为：按照响应速度越快、灵敏度越大的传动装置先调的原则依次对倾辊装置、工作辊弯辊装置和中间辊弯辊装置进行在线调节。