Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권4호
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pp.101-107
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1996
This test was performed on the hydraulic automatic gauge control(AGC) system of adaptive mass flow method. Fundamental purpose of this study are performance evaluation of this AGC system under the actual rolling condition. It was concluded that the response of AGC system depends on the dynamic characteristics of a reel motor or roll position. The test results are as follows : 1) The control method of reel motor current is better than than of the roll position as AGC system. 2) The more steel strip thickness of delivery side is thick, the larger the gauge deviation is large, and the more it is thin, the larger the gauge deviation rate is large. 3) Because the gauge deviation is large at acceleration and deceleration speed than steady speed, so AGC system is better to adopt over 50m/min. By applying this AGC system, not only the accurary in strip thickness were improved but also productivity was improved dramatically.
In the rolling of steel or non-steel metal the most important quality aspect are thickness and flatness. In thickness, there are two important factors. One of them is getting close with accurate goal, nominal gauge, the other is minimize gauge bandwidth, the variation in gauge. In this thesis, we proposed the fuzzy model AGC to minimize gauge variation along the length, developed the rolling mill dynamic model using the math mode of the rolling mill process and the rolling model related with the variety character of the rolling material. We compared the gauge control efficiency of fuzzy model AGC and PI mass flow AGC. We have got a simulation result, that the exit gauge variation of PI mass flow AGC was 2 micron and fuzzy model AGC was 1.2 micron at 1200mpm of rolling speed when each controller was rolling 5 micron of material that is the entry gauge variation.
This paper describes a new 14-CPU real-time distributed automatic gauge control (AGC) system for POSCO's No. 2 Hot Strip Mill at Pohang Works. The new AGC system has adopted gaugemeter AGC, Monitor AGC, and roll gap disturbance compensators. The computer system for the new AGC system has been developed based on VMEbus computer systems and a commercial real-time operating system. A VMEbus computer system is also used for the position servo control of hydraulic cylinders. All the application programs and input/output signals have been reasonably distributed over the control computer systems for the maximum reliability and effectiveness of the system. The new AGC system has been successfully used for the No. 2 Hot Strip Mill.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.24-30
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2008
A simulation of hot strip finishing mill automatic gauge control (AGC) system is built, which is divided into four modules such as rolling mill system, AGC module, looper system and strip model. The rolling mill system is built by mechanism modeling, the looper system and strip model are built by function modeling, and the AGC model is tried to use intelligent control of a multi-function AGC system. The target is attempted to use this simulation object to minimize finisher exit strip thickness deviation resulting from strip entry thickness disturbance and rolling force deviation. Simulation results show that the result of this AGC/LPC synthetical system module simulation is quite close to the actual result. The simulation system can also analyze most kinds of disturbance which affect the rolling process. It is proved that the system can represent practical situation of hot strip finishing mill process control, and be used as a basic platform of research and development for researcher and engineer.
This study aims at the development of REC sensor causing the gauge error in the hot strip rolling process, and the improvement of the hydraulic AGC (Automatic Gauge Control) system. The gauge error outbreaks from the various reasons, however, mainly the roll eccentricity is considered to cause a such kind of error. In the study, the REC (Roll Eccentricity Control System) sensor is designed using sensor An On - line test of the system shows the comprehensive effects of controlling the gauge error of the hot strip. On - Line test shows the possibility of enhancing the accuracy for gauge.
The plate manufacturing processes are composed of the reheating furnace, finishing mill, cooling process and hot leveling. The finishing rolling mill (FM) as a reversing mill has produced the plate steel through multiple pass rolling. The automatic gauge control (AGC) is employed to maintain the thickness tolerance. The high grade products are forming greater parts of the manufacturing and customers are requiring strict thickness margin. For this reason, the advanced AGC method is required instead of the conventional AGC based on the PI control. To overcome the slow response performance of the conventional AGC and the thickness measurement delay, a fuzzy AGC based on the thickness deviation and its trend is proposed in this paper. An embedded controller with the fuzzy AGC has been developed and implemented at the plate mill in POSCO. The fuzzy AGC has dynamically controlled the roll gap in real time with the programmable logic controller (PLC). On line tests have been performed for the general and TMCP products. As the results, the thickness deviation range (maximum - minimum of the inner plate) is averagely from 0.3 to 0.1 mm over the full length. The fuzzy AGC has improved thickness deviation and completely satisfied customer needs.
Among many servo control systems in steel making plant, AGC system in hot rolling mill is very important to get a accurate strip thickness for good quality. AGC (Auto Gauge Control) system controls the roll gap to maintain the required thickness by using the variation of roll force and the measure of output thickness. In this paper, a simulator of AGC system which unifies both hydraulic servo control system and AGC algorithm is suggested. After proving the concurrence of algorithms between the simulator and real system, main actuator system is added. Instead of usual PI system used in present system, DOB control scheme is applied and shows the effect of disturbance attenuation well.
The gauge control of the fishing mill is very important because more and more accurately sized hot rolled coils are demanded by customers recently. Because the mill constant and the plasticity coefficient vary with the specifications of the mill, the classification of steel, the strip width, the strip thickness and the slab temperature, the variation of these parameters should be considered in the automatic gauge control system(AGC). Generally, the AGC gain is used to minimize the effect of the uncertain parameters. In a practical field, operators set the AGC gain as a constant value calculated by FSU (Finishing-mill Set-Up model) and it is not changed during the operating time. In this paper, the thickness data signals that occupy different frequency bands are respectively extracted by adaptive filters and then the main cause of the thickness variation is analyzed. Additionally, the AGC gain is adaptively tuned to reduce this variation using the online tuning model. Especially ANFIS(Adaptive-Neuro-based Fuzzy Interface System) which unifies both fuzzy logics and neural networks, is used for this gain adjustment system because fuzzy logics use the professionals' experiences about the uncertainty and the nonlinearity of the system. Simulation is performed by using POSCO's data and the results show that proposed on-line gain adjustment algorithm has a good performance.
A robust monitor AGC(Automatic Gauge Control) system for a hot strip mill plant of POSCO Is designed by minimizing the H.inf. norm of a so called mixed sensitivity function. In order to solve the mininizatlon problem, a polynomial approach proposed by Kwakernaak[5] is used. The controller performance is tested by a computer simulation under various circumstances.
Generally RF AGC (Roll Force Automatic Gauge Control) controls the roll gap using the variation of rolling force caused by the roll eccentricity and the entry thickness of material, but RE AGC takes the bad effect of the roll eccentricity. The Feed-forward (FF) AGC method, which controls the next stand roll gap by the estimation of the thickness variation due to skid mark is needed to supplement the shortage of RF AGC. In this paper, an adaptive filtering method which takes account of the kind of material, the final objective thickness and the rolling speed is proposed to predict skid mark thickness variation. In addition, an improved estimation method of control point using a speedometer and looper angle is suggested. Via on line test, the performance improvement of the suggested FF AGC method is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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