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热轧带钢卷取温度是影响热轧带钢产品质量的关键因素,其控制精度直接影响带钢的组织性能和力学性能。当实际卷取温度超出要求范围时,钢卷的产品质量会严重下降,因此,提高卷取温度的控制精度有着重要意义。本文以2300带钢热连轧为背景,以层流冷却系统为研究对象,对该系统的工艺过程和控制系统进行了研究。本文的主要工作有:(1)分析了传热机理和目前应用的带钢温降数学模型。针对对流换热系数是影响卷取温度控制精度的重要参数这一问题,给出了对流换热系数的传统数学求法,指出其存在简化缺陷。(2)对2300带钢热连轧层流冷却系统进行了消化吸收。该控制系统采用带钢分段控制的基本控制策略,对带钢进行预设定、前馈和反馈控制,分别由过程自动化和基础自动化来设定和执行,并通过自动、半自动和手动三种模式实现。(3)对2300带钢热连轧层流冷却控制系统进行优化研究。针对卷取温度控制系统预设定部分要求终轧温度预测值与实测值相符,且因对流换热系数受诸多因素影响一直没有统一的计算公式,使得终轧温度的计算结果与实测值存在较大偏差。本文采用RBF神经网络对对流换热系数进行优化,弥补传统计算公式的不足,使终轧温度计算值逼近实测值,提高预设定精度。仿真结果表明终轧温度计算值精度得到了有效改善。针对层流冷却系统的时变性和大滞后性,本文分析了2300层流冷却反馈控制系统Smith预估模型和对象模型不匹配的情况,利用ITAE二次优化原理对反馈控制系统进行时滞优化。当时滞因子及受控对象参数变化时,系统均具有较好的性能指标,鲁棒性强,带钢卷取温度基本控制在±20℃范围内,满足工程需要,可以应用于工程实际中。