CN101927272A - 基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿设备 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，该装置设有用于偏心测试中采样并计算轧辊偏心信号的采样装置(18)、离线进行快速离散傅里叶变换的变换装置(19)、轧制过程中在线采样并计算轧辊偏心信号的装置、实现在线递推参数估计的装置和辊缝补偿装置，它们以电信号依次相连。本发明仅使用轧机上常用的检测设备，无需增加专用检测设备，无需精确得到支撑辊的旋转角度，就可以有效地补偿轧辊偏心对轧材厚度精度的影响，并提高厚度控制的精度。

Description

基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿设备

技术领域

本发明涉及基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿设备。

背景技术

由于轧辊和轧辊轴承形状的不规则造成轧辊的旋转轴心和几何轴心不是正好吻合的情况称为轧辊偏心，这些不规则的形状可能产生于轧辊的制造、修磨、装配、磨损、热膨胀等过程，由于支撑辊的辊径相对于工作辊和中间辊来说要大的多，因此轧辊偏心主要是由于支撑辊本身不圆和辊径与其它辊不同轴所产生的。

在带钢生产中，轧辊偏心会造成轧机自动厚度控制系统产生反方向的调节，使得带钢轧出厚度发生周期性的波动，对带钢的厚度精度造成很大的影响。为此数十年来已经有许多企业、研究机构对轧辊偏心的补偿方法及设备进行了研究，目前的主要方法可分为三类：

一是预防轧辊偏心控制法，这种方法是在轧制前尽可能创造一些条件以便能减小轧辊偏心对轧件厚度的影响，而在轧制中不采用任何校正措施，如早期的采用设置死区的方法避免压下系统受轧辊偏心的高频干扰，但提高厚度控制精度和抑制轧辊偏心扰动对死区大小的要求是相矛盾的，二者很难兼顾。

二是被动轧辊偏心控制法，这类方法的主要目的是使辊缝控制系统对轧辊偏心引起的厚度干扰反应不敏感，而不需要辊缝按照轧辊偏心函数关系进行校正。

三是主动轧辊偏心控制法，这类方法一般通过轧辊偏心分量检测得出补偿信号，然后送到辊缝控制调节器中以补偿轧辊偏心。该方法是目前效果最好、精度最高的方法。根据检测信号的处理方式，这类方法又可以分为分析法和综合法。在分析法中，轧辊偏心分量是通过数学分析法(一般采用傅里叶变换分析)从检测信号中提取出来的。在综合法中，轧辊偏心分量是通过复制轧辊偏心分量得到的，信号复制可采用机械法或电量法，例如德国纽曼公司提出的一种利用随支撑辊同时旋转的凸轮来模拟轧辊偏心的检测装置，还有德国克虏伯公司提出的采用辊缝传感器来检测轧辊偏心对辊缝的影响。

这些方法中，有的需要有凸轮、辊缝仪等特殊检测设备和仪器，其维护安装检修存在不便。而采用数据分析法，例如使用傅里叶变换法，由于其计算是大量的复数乘法与加法，对于工业上通常使用的自动控制器来说很难实时完成计算。而且傅里叶变换的使用条件要求很高，在现场情况下，傅里叶变换方法一般不能精确计算出偏心信号的各周期分量的幅值、频率和相角。另外还有一些方法是基于支撑辊旋转角度进行计算的，这种方法对支撑辊当前角度的测量或计算要求十分精确，或者采用在支撑辊上加装脉冲编码器来确定当前角度，或者通过传动辊上的编码器来计算得到支撑辊的当前角度。由于支撑辊经常更换，在上面加装脉冲编码器的方法存在安装和维护的不便；而通过传动辊间接计算支撑辊的角度不可避免的存在误差，随着支撑辊的转动，这个误差会不断累积，导致偏心补偿的相角计算不准确，从而造成补偿失败。

轧辊偏心信号为一个周期性的信号，周期性的信号可以分解为无穷级数，这些级数中只有一些频率的分量是占主体地位的。目前相关研究资料中都假定基频率下或者基频率加二倍基频率下的分量为主体，但实际上这个假定可能是不符合实际的。

为此本申请人在初期采用了快速离散傅立叶变换对采样的偏心信号进行离线分析，但仅仅用以确定本轧机偏心信号的主体分量形式，不用来确定偏心信号中的主体分量的参数。而且快速傅立叶变换是在工控机上离线进行，运算时间没有实时性的要求。偏心信号的主体分量参数使用在线递推算法来进行估计，其幅值和相角参数都在轧制进行中不断地进行修正，因此并不需要精确知道支撑辊的旋转角度，从而避免了上述方法中存在的问题。

目前使用的一个六辊轧机及主要检测元件如图1所示：轧机由中间辊传动，上中间辊6(传动辊)和下中间辊9(传动辊)转速保持基本一致，转速n_S由安装在传动电机上面的上中间辊脉冲编码器15和下中间辊脉冲编码器16测量得到，根据该值计算得到支撑辊的角速度ω。轧机采用液压缸3来调节上工作辊7和下工作辊8之间辊缝位置值，辊缝实际值由位移传感器4测量得到，轧机压下控制器1根据辊缝位置设定值调节伺服阀2的开口度，进而控制液压缸3的位移量。轧机前后安装有前测厚仪12、后测厚仪13，轧材11的入口厚差和出口厚差由此得到。轧制力实际值由轧制力测量元件14测量得到。轧机主传动调速系统17可以调节轧机的转速。由于上支撑辊5和下支撑辊10的偏心现象，对出口厚差和轧制力有一个周期性的影响，可以从出口厚差实际值和轧制力实际值中分离出该周期性的信号，这就是偏心信号。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，以提高轧材厚度控制精度，提高生产效率。

本发明解决其技术问题采用的技术方案是：设有用于偏心测试中采样并计算轧辊偏心信号的采样装置、离线进行快速离散傅里叶变换的变换装置、轧制过程中在线采样并计算轧辊偏心信号的装置、实现在线递推参数估计的装置和辊缝补偿装置，它们以电信号依次相连。

本发明与现有技术相比，具有以下的主要有益效果：

采用变换装置进行快速离散傅立叶变换，对偏心信号进行分析，可以精确获得本轧机所有偏心信号中的主体分量的形式；

仅使用现代轧机上常用的检测设备，不需另外增加专用设备；不需精确检测或计算支撑辊的旋转角度，就可以有效抑制轧辊偏心对轧材厚度精度的影响；

根据试验结果，本发明能够精确估计出偏心信号的主体分量，而主体分量的能量能够占到全部偏心信号的90％以上。根据估计出的偏心信号主体分量，计算出反向辊缝补偿量并施加到位置控制器上去，就能够消除掉偏心信号90％以上的不良影响，进而提高厚度控制精度，提高生产效率。

附图说明

图1为目前使用的一个六辊轧机及主要检测元件示意图。

图2为本发明轧辊偏心补偿的结构原理图。

图3是原始偏心信号幅相图。

图4是经补偿后的偏心信号幅相图。

图中：1.轧机压下控制器；2.伺服阀；3.液压缸；4.位移传感器；5.上支撑辊；6.上中间辊；7.上工作辊；8.下工作辊；9.下中间辊；10.下支撑辊；11.轧材；12.前测厚仪；13.后测厚仪；14.轧制力检测元件；15.上中间辊脉冲编码器；16.下中间辊脉冲编码器；17.轧机主传动调速系统；18.采样装置；19.变换装置；20.测定厚差装置；21.延时输出装置；22.第一个一阶滞后装置；23.换算厚差装置；24.在线参数估计装置；25.幅值和初相角计算装置；26.相位偏移补偿装置；27.第二个一阶滞后装置；28.辊缝偏心补偿量计算装置。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步说明。

本发明提供的基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其结构如图2所示，包括以电信号依次相连的采样装置18、变换装置19、轧制过程中在线采样并计算轧辊偏心信号的装置、实现在线递推参数估计的装置和辊缝补偿装置。

所述采样装置18是一种用于偏心测试中采样并计算轧辊偏心信号的装置，该装置通过在可编程逻辑控制器上编程实现。该装置是定时进行数据采样S_i、F_i的装置和计算轧辊测试偏心信号ΔR₁的装置。其中，S_i为i时刻的辊缝值，F_i为i时刻的总轧制力值，1≤i≤n，n为自然数。

所述变换装置19为工业控制计算机或者个人计算机，通过在工控机上编程或者利用个人计算机进行数据处理，均能够实现离线进行快速离散傅里叶变换。

所述轧制过程中在线采样并计算轧辊偏心信号的装置，其包括计算出口厚差装置20、延时传输的装置21、第一个一阶滞后装置22和换算厚差装置23，其中：计算出口厚差装置20通过电信号经延时传输的装置21、第一个一阶滞后装置22后同实际出口厚差值Δh_a1或轧制力换算的出口厚差值Δh_a2比较，然后分别通入在线估计装置24的输入端、幅值和初相角计算装置25的输出端相比较得到估计误差e。

所述计算出口厚差装置20是一种用于由测量的入口厚差计算出口厚差的装置，该装置利用下述公式计算：

$\mathrm{\Δh}=\mathrm{\ΔH}\×\left(\frac{C_M}{C_G+C_M}\right)$

式中：Δh为计算的出口厚度差；ΔH为测量的入口厚度差；C_G为轧机刚度系数；C_M为轧材塑性系数。

所述延时传输的装置21是一种用于将输入值延时一段时间后输出的装置。

所述第一个一阶滞后装置22，其利用下述公式计算：

$Y_n=Y_{n-1}+\frac{\mathrm{TA}}{T}(X_n-X_{n-1})$

式中：Y为一阶滞后装置输出值；TA为控制器采样周期；T为一阶滞后装置的时间常数；X为一阶滞后装置输入值；n为自然数。

所述换算厚差装置23是一种将轧制力转换为厚差值的装置；该装置利用下述公式计算：

Δh_a2＝(F-F_S)/C_M

式中：Δh_a2为换算的出口厚差值，F为总轧制力实际值；F_S为总轧制力设定值；C_M为轧材塑性系数。

所述实现在线递推参数估计的装置为工业现场智能控制器，该控制器设有以电信号相连的在线参数估计装置24、幅值和初相角计算装置25。

所述在线参数估计装置24，其用于实现在线递推参数估计算法的装置，本例中使用递推最小二乘法估计出未知参数[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂]，也可采用其它在线递推算法进行参数估计，例如最小均方根算法。

所述幅值和初相角计算装置25，其用于计算偏心信号幅值A和相角b的装置，该装置利用下述公式计算：

$A=\sqrt{{\left(A\cos b\right)}^2+{\left(A\sin b\right)}^2},$

$b=\arctan \left(\frac{A\sin b}{A\cos b}\right).$

式中：A为某个频率下的信号分量的幅值；b为某个频率下的信号分量的初相角。

所述辊缝补偿装置，其用于计算偏心信号的辊缝补偿值，该装置包括：相位偏移补偿装置26；第二个一阶滞后装置27；辊缝偏心补偿量计算装置28。所述第二个一阶滞后装置27，其输入端通过电信号与相位偏移补偿装置26的输出端相连，其输出端通过电信号与辊缝偏心补偿量计算装置28的输入端相连。

上述相位偏移补偿装置26，其用于计算相位偏移量，该装置依据出口测厚仪至轧机辊缝的这一段距离和轧机出口速度计算出口测厚仪至轧机辊缝的支撑辊相位偏移量φ。

上述第二个一阶滞后装置27，用于补偿轧机压下系统的动作延时。该装置计算公式同第一个一阶滞后装置22。

上述辊缝偏心补偿量计算装置28，其用于计算辊缝偏心补偿值，该装置利用下述公式计算：

$\mathrm{\Δ}{S}_C=-\mathrm{\Δ}{R}_2^{\′\′}\×\left(\frac{C_G+C_M}{C_G}\right)$

式中：ΔS_C为辊缝补偿值；ΔR″₂为偏心信号估计值；C_G为轧机刚度系数；C_M为轧材塑性系数。

本实施例提供的基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其工作过程是：

首先进行偏心补偿测试，即：使用采样装置18采样偏心测试条件下的辊缝值和轧制力值，经过处理得到偏心测试中的偏心信号，将所得偏心信号通入变换装置19进行快速离散傅里叶变换，经分析得到本轧机所有偏心信号的主体分量形式，该形式通入在线参数估计装置24。

然后在轧制过程中，使用计算出口厚差装置20将测得的入口厚差转换为出口厚差，并通过延时输出装置21将入口测厚仪处的厚差值延时到出口测厚仪处，再使用第一个一阶滞后装置22补偿出口测厚仪的采样延时，这样得到出口测厚仪处的厚差值；或者使用换算厚差装置23根据轧制力信号换算，得到出口测厚仪处的厚差值。使用计算得到的出口测厚仪处的厚差值减去出口测厚仪测量值即可得到偏心信号实际值。我们使用在线参数估计装置24及幅值和初相角计算装置25分别估计出未知参数，并计算出幅值和初相角参数，偏心信号实际值同估计值之间的差e通过在线递推算法不断修正估计参数，经过一段时间的递推，两者之间的差e达到极小，估计值逐渐等于实际值。

最后，使用偏心信号估计值计算辊缝补偿量。具体来说，先使用相位偏移补偿装置26补偿出口测厚仪至轧机辊缝的这一段距离上的相位差，并使用第二个一阶滞后装置27补偿压下系统造成的延时，然后使用辊缝偏心补偿量计算装置28计算出辊缝补偿量，反向补偿到辊缝位置设定值上去，偏心补偿的整个过程得以完成。

本发明在带钢生产过程中使用，能够实现基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿方法。参见图1、图2，该方法包括以下步骤：

1.获取测试轧辊偏心信号ΔR₁：

进行偏心补偿测试，测试中采样并计算得到测试的轧辊偏心信号ΔR₁，具体为：

(1)调整轧机主传动速度n_S，稳定地达到偏心信号测量的速度。

使用轧机主传动控制系统17，控制轧机主传动以偏心补偿测试速度转动，一般为最高转速的20％，等轧机主传动转速n_S达到设定速度(例如20％最高转速)并稳定下来后，开始进行下一步。

(2)调节轧机压下系统，使得轧辊压靠至偏心信号测量压力或测量位置。

在支撑辊转动若干圈的过程中，使用轧机控制器1调整轧机压下系统，使得系统保持设定的辊缝值不变或者保持设定的轧制力不变，等轧机压下系统达到设定值并稳定下来以后对辊缝值S、轧制力值F进行数据采样，采样时间越小则采样结果越精确，但对采样设备要求越高，一般取一个较小的数值，例如1ms或4ms。采样得到数据集S_i、F_i。其中：S_i为i时刻的辊缝值；F_i为i时刻的总轧制力值；1≤i≤n。

如果是保持辊缝值不变，则求出所有采样的轧制力的平均值如果是保持轧制力不变，则求出所有采样的辊缝值的平均值

如果是保持辊缝值不变，则用所有采样的轧制力值减去轧制力平均值得到数据集

如果是保持轧制力不变则用所有采样的辊缝值减去辊缝平均值得到数据集这两个数据集就是测试的轧辊偏心信号ΔR₁。

2.获取本轧机所有轧辊偏心信号的主体分量形式：

离线使用快速离散傅里叶变换，求得轧辊偏心信号的主体分量形式，具体方法为：

(1)分析轧辊偏心信号ΔR₁，求得该周期信号的基频率f(支撑辊旋转频率)；

(2)对上一步骤中采样得到的ΔR₁进行快速离散傅立叶变换，将该时域信号变换到频域进行分析；在频域观察该偏心信号的幅相图，取出幅值最大的若干个分量作为偏心信号的主体分量，从而得到本轧机所有偏心信号的主体分量表示形式。

例如，偏心测试中，保持辊缝值不变，采样轧制力数据，然后按照上述方法计算得到测试偏心信号ΔR₁，接着对ΔR₁进行快速离散傅立叶变换，得到图3所示的频域下的幅相图。

根据计算得到支撑辊旋转频率(基频率)f为0.116Hz，我们从图3上可以看出，偏心信号在两个频率下幅值特别大，其能量占到总能量的90％以上，即0.232Hz和0.812Hz，分别为基频率的2倍和7倍，我们把这两个频率下面的信号作为偏心信号的主体分量，这样确定的本轧机所有偏心信号的主体分量的表示形式为：

ΔR′＝a₁sin(4πft+b₁)+a₂sin(14πft+b₂)＝a₁sin(2ωt+b₁)+a₂sin(7ωt+b₂)

式中：ΔR′为本轧机所有偏心信号的主体分量形式；a₁、a₂为二倍基频率和七倍基频率下信号的幅值；b₁、b₂为二倍基频率和七倍基频率下信号的初相角；ω为支撑辊角速度；t为时间变量。

根据三角公式sin(ωt+φ)＝cosφ·sinωt+sinφ·cosωt可以将估计偏心信号进一步分解为：

ΔR＝[sin2ωt cos2ωt sin7ωt cos7ωt]×[a₁cosb₁ a₁sinb₁ a₂cosb₂ a₂sinb₂]′

这样就将偏心信号分为两个部分，前面部分是已知的，而后面部分是需要估计的参数。

3.获取轧制过程中的实际轧辊偏心信号ΔR₂：

在线采样，并计算得到轧辊偏心信号ΔR₂，结合图2来进行本步骤的详细说明。

根据入口测厚仪测得的轧材入口厚度差计算会造成的出口厚度差，计算公式为：

$\mathrm{\Δh}=\mathrm{\ΔH}\×\left(\frac{C_M}{C_G+C_M}\right)$

式中：Δh为计算的出口厚度差；ΔH为测量的入口厚度差；C_G为轧机刚度系数；C_M为轧材塑性系数。

根据实际测得的轧机入口速度、出口速度、前后测厚仪至轧机辊缝处的距离，将计算得到的出口厚差通过延时传输环节21延时到出口测厚仪处输出。

将延时至出口测厚仪处的出口厚差值经过一个一阶滞后装置22，其时间常数为出口测厚仪时间常数，以补偿出口测厚仪采样延时，经过这些处理后最终得到不含偏心影响的出口测厚仪处的出口厚差值Δh_e。

出口测厚仪测得的轧材出口厚差Δh_a1和轧制力测量装置测得的总轧制力信号F_a中都包含有偏心的影响，如果选择出口厚差作为偏心信号源，则采用计算的出口厚差值Δh_e减去实际测得的出口厚差值Δh_a1得到偏心信号ΔR₂；如果选择总轧制力为偏心信号源，则采用计算的出口厚差值Δh_e减去由总轧制力换算的出口厚差值Δh_a2得到实际轧辊偏心信号ΔR₂。其中由总轧制力换算的出口厚差值计算公式为：

Δh_a2＝(F-F_S)/C_M

式中：F为总轧制力实际值；F_S为总轧制力设定值；C_M为轧材塑性系数。

4.重构出偏心估计信号值ΔR′₂：

使用在线递推算法求取估计参数，并不断修正，进而重构出ΔR′₂，具体方法如下：

使用在线递推算法估计出其中的未知参数[a₁cosb₁ a₁sinb₁  a₂cosb₂ a₂sinb₂]，目前比较流行的在线递推算法有递推最小二乘算法、最小均方差递推算法等，都可以使用。进而以下列公式计算出偏心信号的幅值和初相角：

$A=\sqrt{{\left(A\cos b\right)}^2+{\left(A\sin b\right)}^2}$

$b=\arctan \left(\frac{A\sin b}{A\cos b}\right)$

根据估计出的偏心信号的幅值和初相角，重构出当前时刻处于出口测厚仪处的偏心信号ΔR′₂值，将ΔR′₂值同实际值ΔR₂相比较，得到两者之差e，使用在线递推算法不断修正估计的幅值和初相角参数，直到e变得很小，接近为0。这时可以认为估计值已经很接近或等于实际值了，估计参数的精度已经很高了，后面就可以用估计参数进行计算了。

例如，采用上面例子中的偏心信号主体形式，使用递推最小二乘算法估计出未知参数，然后根据上式计算出幅值和初相角参数。经过在线递推计算一段时间，误差e变得很小，小于1微米，达到了收敛条件。这时可以重构出的当前时刻处于出口测厚仪处的ΔR′₂为：

ΔR′₂＝[7.792×sin(1.457t-0.917)+8.434×sin(5.062t-0.361)]/C_M

式中：t为时间变量，C_M为轧材塑性系数。由于原始偏心信号使用轧制力信号，这里除以C_M将轧制力信号转换为厚度差信号。原始偏心信号的幅相图见图3。

原始偏心信号在减去了上述估计的偏心信号以后，我们再次进行离散快速傅立叶变换，得到图4所示的幅相图。

同原始偏心信号相比，由图4可以看到，偏心信号的主体分量得到了很好地消除，本方法可以消除原始偏心信号能量的90％以上，可将支撑辊偏心对钢材厚度精度的影响减到最小。

5.确定ΔR′₂的辊缝偏心补偿值ΔS_C：

得到估计的偏心信号以后，我们先判断该偏心信号对轧机辊缝造成的影响，进而将该影响反向补偿到辊缝设定值上去，从而消除掉偏心信号对辊缝造成的影响，以提高钢材的出口厚度精度。计算ΔS_C的具体方法为：

(1)获取辊缝处的偏心信号值ΔR″₂：

根据出口测厚仪至轧机辊缝的这一段距离和轧机出口速度计算出口测厚仪至轧机辊缝的相位偏移量φ，重构出的偏心信号ΔR′₂值经过相位偏移补偿装置26得到当前时刻辊缝处的偏心值；

将得到的当前时刻辊缝处的偏心值通过第二个一阶滞后装置27，其时间常数为轧机压下系统时间常数，以补偿轧机压下系统动作造成的延时，最终得到当前时刻辊缝处的偏心信号估计值ΔR″₂。

(2)获取辊缝补偿值ΔS_C：

采用下述计算公式计算，得到ΔS_C，

$\mathrm{\Δ}{S}_C=-\mathrm{\Δ}{R}_2^{\′\′}\×\left(\frac{C_G+C_M}{C_G}\right)$

式中：ΔS_C为辊缝补偿值；ΔR″₂为偏心信号估计值；C_G为轧机刚度系数；C_M为轧材塑性系数。

经过上述步骤，最终得到辊缝补偿值ΔS_C，然后将ΔS_C加到辊缝位置控制器的设定值S^*上去，就实现了对轧辊偏心的补偿。

以上结合实施例对本发明做了具体的描述，但不作为本发明的限定，一切在本发明权利要求范围内的所有修改和变化，都落在受到本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其特征在于所述轧辊偏心补偿装置设有用于偏心测试中采样并计算轧辊偏心信号的采样装置(18)、离线进行快速离散傅里叶变换的变换装置(19)、轧制过程中在线采样并计算轧辊偏心信号的装置、实现在线递推参数估计的装置和辊缝补偿装置，它们以电信号依次相连。

2.根据权利要求1所述的基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其特征在于所述轧制过程中在线采样并计算轧辊偏心信号的装置，其包括计算出口厚差装置(20)，延时传输的装置(21)，第一个一阶滞后装置(22)，换算厚差装置(23)，其中：计算出口厚差装置(20)通过电信号经延时传输的装置(21)、第一个一阶滞后装置(22)后同实际出口厚差值Δh_a1或轧制力换算的出口厚差值Δh_a2比较，然后分别通入在线估计装置(24)的输入端、幅值和初相角计算装置(25)的输出端相比较得到估计误差e。

3.根据权利要求1所述的基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其特征在于所述实现在线递推参数估计的装置为工业现场智能控制器，该控制器设有以电信号相连的在线参数估计装置(24)、幅值和初相角计算装置(25)。

4.根据权利要求1所述的基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其特征在于所述辊缝补偿装置是用于计算偏心信号的辊缝补偿值，该装置包括相位偏移补偿装置(26)、第二个一阶滞后装置(27)和辊缝偏心补偿量计算装置(28)，其中：所述第二个一阶滞后装置(27)，其输入端通过电信号与相位偏移补偿装置(26)的输出端相连，其输出端通过电信号与辊缝偏心补偿量计算装置(28)的输入端相连。

5.根据权利要求1所述的基于在线递推参数估计的轧辊偏心补偿装置，其特征在于所述所述变换装置19为工业控制计算机或者个人计算机。

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