文档主要内容
文档类型：博士论文。
适用人群：冶金自动化领域研究人员、冷连轧工艺工程师、工业过程建模与仿真开发者、高校相关专业师生。
核心内容概述：
该论文针对冷连轧过程具有强非线性、多变量耦合及参数时变等综合复杂特性，提出一套混合智能建模方法。研究首先通过点线性化机理方程推导出多个冷连轧动态状态空间模型，并设计基于案例推理的多模型选择算法，以应对不同工况下的模型切换需求。在此基础上，建立轧机出口轧件速度的RBF神经网络模型，用于准确估计机架间板厚延时，最终研制出冷连轧混合智能动态模型。实验采用某钢厂2030mm五机架冷连轧机系统生产数据，验证模型在板厚控制系统设定及轧件扰动变化条件下的有效性。仿真结果表明，轧制力、板厚、张力、转矩的动态趋势与实测值一致，误差均小于20%。
实际解决问题：
该研究解决了传统机理模型在冷连轧复杂工况下精度不足、适应性差的问题，提供了一种融合机理与数据驱动的混合建模方案。基于该模型开发的轧制过程仿真软件，构成虚拟轧机系统的核心部分，实现了基于WEB的三层架构（客户层、应用层、资源层）与模块化设计。通过改变控制量及来料厚度扰动进行虚拟轧制实验，运行效果证实该仿真软件可为冷连轧过程优化控制技术研究提供可靠的实验平台。目前该虚拟轧机已应用于某钢铁公司2030mm产线。
关键数据与结论：
模型误差控制：轧制力、板厚、张力、转矩仿真误差均小于20%。
技术路径：点线性化机理方程 + 多模型选择算法 + RBF延时估计 → 混合智能动态模型。
应用成果：虚拟轧机系统已投入某钢铁公司2030mm产线使用。
文档独有价值：
该论文不仅提出一套完整的冷连轧混合智能建模理论框架，还完成了从算法设计到软件实现的全流程开发。其提供的多模型选择机制与延时估计方法，对解决工业过程强时变、大滞后问题具有直接参考意义。仿真软件的三层WEB架构与模块化设计，便于后续功能扩展与跨平台部署，适合作为同类虚拟仿真系统开发的蓝本。
总结：
该研究以综合复杂性冶金工业过程为背景，通过混合智能建模方法显著提升了冷连轧动态模型的精度与适应性。所开发的虚拟轧机仿真软件已通过工业数据验证并实际应用，为冷连轧优化控制提供了低成本、高保真的实验工具。文档内容兼具理论深度与工程实用性，适合需要解决多模型切换、延时估计及系统仿真集成问题的技术人员参考。
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