CN105710138A - 一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，具体步骤为：制定基于多变量优化模型的板形闭环控制系统的结构；设计板形闭环控制系统的多变量优化模型；制定各个板形调节机构的PID控制模型；制定各个板形调节机构的PID+Smith预估器控制模型；确定每个板形调节机构控制回路的过程模型，整定相应PID参数；制定板形闭环控制系统的控制模式。本发明的优点：只需根据轧制速度变化对板形闭环控制模式进行切换即可消除板形控制过程中测量滞后对板形闭环控制系统稳定性的影响，具有结构简单、计算效率高及控制实时性较高等优点，确保板形闭环控制系统的稳定性不受测量滞后的影响，具有较高的稳态控制精度。

Description

一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法

技术领域

本发明涉及冶金轧制技术领域，特别涉及一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法。

背景技术

目前，在轧制过程中，许多控制对象存在着严重的滞后时间。这种纯滞后往往是由于物料或能量的传输过程引起的，或者是由于测量传感器的客观布置引起的。在板形控制中，由于板形仪和轧机辊缝之间有一定的距离，导致板形仪反馈的板形测量信号并不是当前辊缝中带材的实际板形，而是滞后一定的时间，因此板形控制也是一种典型的滞后控制过程。一方面，由于测量滞后的影响，使得被调量不能及时触发控制信号，控制信号的作用只有在延迟一定时间后才能反映到被调量，导致控制系统的稳定性降低；另一方面，当对象受到干扰而引起被调量改变时，控制作用不能立即对干扰产生抑制作用。这样，含有纯滞后环节的板形闭环控制系统必然存在较大的超调量和较长的调节时间。

由于纯滞后过程是一类复杂的控制过程，对滞后工业过程控制方法和机理的研究一直受到专家学者的普遍重视。在冷轧板形控制过程的滞后补偿控制研究方面，许多学者分别基于人工智能方法提出了许多新颖的控制策略，但是这些新型的自适应及智能控制算法大多具有复杂的结构和繁琐的计算过程，导致其执行效率并不高，难于应用到对实时性要求较高的工程实际中。

发明内容

本发明目的在于提供一种根据轧制速度变化自动切换控制模式、提高闭环控制系统稳定性和稳态精度的基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法。

为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明所述控制方法的具体步骤如下：

步骤1，制定基于多变量优化模型的板形闭环控制系统的结构；

步骤2，设计板形闭环控制系统的多变量优化模型；

步骤3，制定各个板形调节机构的PID控制模型；

步骤4，制定各个板形调节机构的PID+Smith预估器控制模型；

步骤5，确定每个板形调节机构控制回路的过程模型，整定相应PID参数；

步骤6，制定板形闭环控制系统的控制模式。

进一步的，所述步骤1的具体方法如下：

所述板形闭环控制系统包括四个控制回路，每个控制回路对应一种板形调节机构的控制过程，并由相应的HydraulicGapControl系统即HGC系统完成位置/压力控制；在每个控制周期内，板形闭环控制系统计算当前的板形偏差，利用多变量优化模型求解每个板形调节机构的最优调节量，并将其发送给每个板形调节机构的HGC系统，HGC系统接收到这些调节量信息后，对板形调节机构的设定值进行更新以形成新的辊缝形貌，进而实现对板形偏差的控制。

进一步的，所述步骤2的具体方法如下：

采用残余板形偏差的平方加权和法设计板形控制多变量优化模型的目标函数，用于求解板形调节机构最优调节量的多变量优化模型为

$\min \left\{\begin{array}{c}f\left(\mathrm{\Δ}u\right)=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\[g_i({\mathrm{\Δy}}_i-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δu}}_j\·{\mathrm{Eff}}_{ij})\]}^2\\ S.t.{\mathrm{BL}}_j\≤{\mathrm{\Δu}}_j+u_j\≤{\mathrm{BU}}_j,j\∈\[1,n\]\end{array}\right.$

式中，f(Δu)为优化模型的目标函数；Δu为待求的板形调节机构最优调节量向量，且Δu∈Rⁿ；m和n分别代表板形测量段数目和板形调节机构数目；i和j分别代表测量段序号和板形调节机构序号；g_i是第i处测量段的板形偏差权重因子；Δy_i是第i个测量段的板形偏差；Δu_j为第j个板形调节机构的待求调节量；Eff_ij为第j个板形调节机构对第i个测量段的板形调控功效系数；BU_j和BL_j分别为第j个板形调节机构的机械设计上、下极限；u_j为第j个板形调节机构的当前周期实际值。

进一步的，所述步骤3中，在每个板形调节机构控制回路中，在多变量优化模型环节和控制对象模型之间均串联一个PID控制器，PID控制器用于接收步骤2中优化模型计算的各个板形调节机构的调节量。

进一步的，所述步骤4中，在完成各个板形调节机构的PID控制模型后，分别给每个PID控制器并接一个Smith预估器，将控制通道传递函数中的纯滞后部分与其他部分分离。

进一步的，所述步骤5中，分别确定工作辊弯辊、中间辊弯辊、轧辊倾斜和中间辊横移板形调节机构的对象模型，确定每个PID控制回路的临界振荡周期和临界增益，采用Ziegler-Nichols参数整定法对各个控制回路的PID控制器参数进行整定。

进一步的，所述步骤6中，设定轧制速度阙值，使板形闭环控制系统模式随轧制速度变化而自动切换，即让板形闭环控制系统随滞后时间的变化而自动切换控制模式；低速轧制时，系统滞后较大，采用Smith预估+PID控制方式；高速轧制时，系统滞后较小，则采用常规PID控制方式。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、基于目前工业生产中常用的Smith预估和PID控制方法对板形闭环控制系统进行建模和仿真，板形闭环控制系统会根据滞后时间的变化选择不同的控制方式，只需根据轧制速度变化对板形闭环控制模式进行切换即可消除板形控制过程中测量滞后对板形闭环控制系统稳定性的影响，以保证系统具有稳定和快速的响应。

2、相比于自适应、神经网络等人工智能算法具有系统结构简单、计算复杂度较低、工程应用开发容易以及控制实时性较高的优点。无论是处于平稳轧制过程还是处于轧机加减速阶段，采用该方法均可确保板形闭环控制系统的稳定性不受测量滞后的影响，并具有较高的稳态控制精度，具有进一步推广应用的价值。

附图说明

图1本发明方法的板形闭环控制系统图。

图2本发明方法的工作辊弯辊PID控制系统结构图。

图3本发明方法的工作辊弯辊PID+Smith预估器控制系统结构图。

图4本发明方法的板形闭环控制方式的切换方式图。

图5本发明方法的流程图。

图6本发明方法的大滞后时板形闭环控制系统阶跃响应曲线图。

图7本发明方法的小滞后时板形闭环控制系统阶跃响应曲线图。

图8本发明方法的小滞后时板形闭环控制系统阶跃响应曲线的标准差图。

图9本发明方法的冷轧钢板形偏差的标准差曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明方法做进一步说明：

实施例1：

本实施例公开的是某1450mm五机架冷连轧机末机架基于滞后补偿的板形闭环控制方法处理过程。板形调节机构有轧辊倾斜、工作辊正/负弯辊、中间辊正弯辊和中间辊横移，主要控制参数及轧制参数如表1所示。

表1轧制过程主要参数

如图5所示，本发明所述控制方法的具体步骤如下：

步骤1，制定基于多变量优化模型的板形闭环控制系统的结构；所述板形闭环控制系统包括四个控制回路，每个控制回路对应一种板形调节机构的控制过程，并由相应的HydraulicGapControl系统即HGC系统完成位置/压力控制；在每个控制周期内，板形闭环控制系统计算当前的板形偏差，利用多变量优化模型求解每个板形调节机构的最优调节量，并将其发送给每个板形调节机构的HGC系统，HGC系统接收到这些调节量信息后，对板形调节机构的设定值进行更新以形成新的辊缝形貌，进而实现对板形偏差的控制，制定的1450mm五机架冷连轧机的板形闭环控制系统结构如图1所示。图1中，ΔY表示目标板形和测量板形之间的偏差向量；Eff表示板形调节机构的板形调控功效系数矩阵；ΔU＝{Δu_tr,Δu_wrb,Δu_irb,Δu_irs}表示由多变量优化模型计算的各个板形调节机构的最优调节量；Δu_tr,Δu_wrb,Δu_irb,Δu_irs分别表示轧辊倾斜、工作辊弯辊、中间辊弯辊以及中间辊横移的最优调节量；U＝{u_tr,u_wrb,u_irb,Δu_irs}表示当前控制周期各个板形调节机构的实际值向量；P表示下一控制周期各个板形调节机构的设定值向量。

步骤2，设计板形闭环控制系统的多变量优化模型；采用残余板形偏差的平方加权和法设计板形控制多变量优化模型的目标函数，用于求解板形调节机构最优调节量的多变量优化模型为

$\min \left\{\begin{array}{c}f\left(\mathrm{\Δ}u\right)=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\[g_i({\mathrm{\Δy}}_i-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δu}}_j\·{\mathrm{Eff}}_{ij})\]}^2\\ S.t.{\mathrm{BL}}_j\≤{\mathrm{\Δu}}_j+u_j\≤{\mathrm{BU}}_j,j\∈\[1,n\]\end{array}\right.$

式中，f(Δu)为优化模型的目标函数；Δu为待求的板形调节机构最优调节量向量，且Δu∈Rⁿ；m和n分别代表板形测量段数目和板形调节机构数目；i和j分别代表测量段序号和板形调节机构序号；g_i是第i处测量段的板形偏差权重因子；Δy_i是第i个测量段的板形偏差；Δu_j为第j个板形调节机构的待求调节量；Eff_ij为第j个板形调节机构对第i个测量段的板形调控功效系数；BU_j和BL_j分别为第j个板形调节机构的机械设计上、下极限；u_j为第j个板形调节机构的当前周期实际值。上式中的板形调节机构机械极限以-100～100％表示，板形调节机构的调节量、设定值及实际值均为百分比。板形值和板形偏差为无量纲单位，以符号IU表示，代表延伸率的10⁵倍。板形调控功效及权重因子均为无量纲单位的系数。使该优化模型目标函数值取最小值时的解为各个板形调节机构的最优调节量，计算方法采用基于修正坐标下降法的全局多变量优化方法。

由于1450mm五机架冷连轧机的末机架为UCM轧机，共有四个板形调节机构，因此本实施例模型中的调节机构数目为4，也就是n＝4。为了简化控制系统的数据处理过程，将实际测量段数及每个测量段处的目标板形及板形偏差等效为20个测量段处的板形目标值和板形偏差值，也就是模型中的m为20。本实施例中模型其余的参数如表2所示。

表2多变量板形优化模型的主要参数

本实施例中各个板形调节机构的机械设计正极限BU_j、负极限BL_j分别设为100％和-100％。100％代表该执行机构已经达到正向调节极限，-100％代表已经达到负向调节极限。各个板形调节机构的调节量、设定值和实际值都定义为机械极限的百分比。带材的板形值和板形偏差值代表延伸率的10⁵倍，与板形调控功效系数一样都是无量纲单位。

步骤3，制定各个板形调节机构的PID控制模型；在1450mm五机架冷连轧机的每个板形调节机构控制回路中分别串联一个PID控制器。PID控制器的串联位置是在多变量优化模型环节之后，在控制对象模型之前，它用于接收由步骤二中优化模型计算的各个板形调节机构的调节量。由于每个板形调节机构的控制回路结构都一样，不同的仅是控制器参数和对象模型，因此这里只选择一个控制回路进行建模说明，其它板形调节机构控制回路的建模方法与之相同。这里以工作辊弯辊控制回路为例进行说明，设计的工作辊弯辊PID控制系统结构如图2所示。图2中，Δu_wrb为由优化算法计算的工作辊弯辊调节量；G_c(s)^wrb为工作辊弯辊的控制器；ΔF_wrb为控制器输出的工作辊弯辊调节量；G_p(s)^wrb为工作辊弯辊控制不含滞后环节的过程模型；e^-τs为纯滞后环节；P_wrb为工作辊弯辊力设定值；Eff_wrb为工作辊弯辊的板形调控功效系数向量；G_p(s)^sm为板形仪的过程模型；s为拉普拉斯算子。

由优化计算模型计算的工作辊弯辊调节量还需要进入工作辊弯辊控制器作进一步的处理，因此将该优化模型环节等效为一个比例环节K，相当于对控制器进行变增益处理。板形闭环系统中工作辊弯辊控制的传递函数计算方法为：

$G\left(s\right)=\frac{K\·G_c{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{sm}{\mathrm{Eff}}_{wrb}\·e^{-\mathrm{\τ}s}}{1+K\·G_c{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{sm}\·{\mathrm{Eff}}_{wrb}\·e^{-\mathrm{\τ}s}}$

系统的特征方程为：

1+K·G_c(s)^wrb·G_p(s)^wrb·G_p(s)^sm·Eff_wrb·e^-τs＝0

步骤4，制定各个板形调节机构的PID+Smith预估器控制模型；给1450mm五机架冷连轧机的每个板形调节机构的PID控制器并接一个Smith预估补偿环节，将控制通道传递函数中的纯滞后部分与其他部分分离，以消除特征方程中出现的纯滞后环节。这里仍以工作辊弯辊控制回路为例说明，其它板形调节机构的处理办法与之相同。引入Smith预估器后的工作辊弯辊控制系统结构如图3所示。此时板形闭环系统中工作辊弯辊控制回路的闭环传递函数计算方法为：

$G\left(s\right)=\frac{K\·G_c{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{sm}{\mathrm{Eff}}_{wrb}\·e^{-\mathrm{\τ}s}}{1+K\·G_c{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{wrb}\·G_p{\left(s\right)}^{sm}\·{\mathrm{Eff}}_{wrb}}$

系统的特征方程为：

1+K·G_c(s)^wrb·G_p(s)^wrb·G_p(s)^sm·Eff_wrb＝0

由特征方程可知，经过Smith预估补偿后，闭环系统的特征方程未包含纯滞后项e^-τs，说明已消除了纯滞后部分对系统的影响。由拉氏变换的位移定理可知，它仅仅将控制过程在时间坐标上推移了一个时间τ，其过渡过程的形状及其它所有质量指标均与原对象特性完全相同。

步骤5，确定每个板形调节机构控制回路的过程模型，整定相应PID参数；分别确定工作辊弯辊、中间辊弯辊、轧辊倾斜和中间辊横移板形调节机构的对象模型，确定每个PID控制回路的临界振荡周期和临界增益，采用Ziegler-Nichols参数整定法对各个控制回路的PID控制器参数进行整定。

将板形调节机构的对象模型和板形仪的对象模型分别等效为一阶惯性环节。这里仍以工作辊弯辊控制回路说明，其它板形调节机构控制回路的处理方法与之相同。工作辊弯辊的传递函数为：

$G_p{\left(s\right)}^{wrb}=\frac{1}{1+T_{wrb}\·s}$

式中，T_wrb为工作辊弯辊缸的时间常数，秒。

板形仪的传递函数为：

$G_p{\left(s\right)}^{sm}=\frac{1}{1+T_{sm}\·s}$

式中，T_sm为板形辊的时间常数，秒。

则整个工作辊弯辊系统对象控制模型的传递函数为：

$G_p\left(s\right)=\frac{{\mathrm{Eff}}_{wrb}}{(1+T_{wrb}s)(1+T_{sm}s)}\·e^{-\mathrm{\τ}s}$

系统滞后因子τ可以通过带钢速度和板形辊距辊缝的距离求出，计算方法为：

$\mathrm{\τ}=\frac{l_{Delay}}{v_{Strip}}$

式中，l_Delay为板形辊和辊缝之间的距离，米；v_Strip为带钢速度，米/秒。

对带材板形的控制实质上是通过控制辊缝形貌来完成的，轧后带材的板形分布基本与辊缝形貌一致，因此可将辊缝形貌至带材板形测量值之间的传递函数看作是一个单位传递函数。当工作辊弯辊力设定值P_wrb确定后，也就确定了它对辊缝形貌和带材板形的影响。带材板形值和工作辊弯辊的板形调控功效Eff_wrb均为一组向量，它们之间的数学关系为：

|Flatness|_1×m＝P_wrb·Eff_wrb

式中，|Flatness|_1×m为带材板形值向量。

确定好各个板形调节机构的控制回路模型后，利用Matlab/Simulink工具箱对各个板形调节机构控制回路进行仿真，采用Ziegler-Nichols参数整定法对各个控制回路的PID控制器参数进行整定。

将1450mm五机架冷连轧机的板形调节机构的对象模型和板形仪的对象模型分别等效为一阶惯性环节。这里仍以工作辊弯辊控制回路说明，其它板形调节机构控制回路的处理方法与之相同，建模过程模型参数如表3所示。

表3建模过程参数

根据表3中的参数，工作辊弯辊控制回路的过程传递函数为：

$G_p\left(s\right)=\frac{{\mathrm{Eff}}_{wrb}}{0.00003s^2+0.013s+1}\·e^{-\mathrm{\τ}s},\mathrm{\τ}\∈\[0.096,1.3\]$

利用Matlab/Simulink工具箱对各个板形调节机构控制回路进行仿真，采用Ziegler-Nichols参数整定法对各个控制回路的PID控制器参数进行整定，整定后的PID参数分别是：比例增益为0.25，积分增益为0.5，微分增益为0.005。

步骤6，制定板形闭环控制系统的控制模式。确定的板形闭环系统控制模式如图4所示，图4中V为轧制速度，V_lim是用于控制方式切换的轧制速度阙值。使板形闭环控制系统模式随轧制速度变化而自动切换，也就让板形闭环控制系统随滞后时间的变化而自动切换控制模式，即：低速轧制时，系统滞后较大，采用Smith预估+PID控制方式；高速轧制时，系统之后较小，则采用常规PID控制方式。

设定轧制速度阙值，使板形闭环控制系统模式随轧制速度变化而自动切换，即让板形闭环控制系统随滞后时间的变化而自动切换控制模式；低速轧制时，系统滞后较大，采用Smith预估+PID控制方式；高速轧制时，系统滞后较小，则采用常规PID控制方式。对于1450mm五机架冷连轧机的板形控制过程，当轧制速度低于258米/分钟时，此时系统滞后时间高于0.5秒，两种控制方式下的板形闭环控制系统响应曲线如图6所示。由图6可知，低速轧制时，系统之后时间较大，滞后对系统的影响也较大。此时采用Smith预估+PID控制方式可以消除系统滞后对控制稳定性的影响。当轧制速度升高至645米/分钟时，滞后时间降低到0.2秒，此时系统滞后较小，滞后对系统稳定性影响不大，常规PID控制即可得到较高的系统稳定性和很好的稳态精度，如图7所示。另外，小滞后时Smith预估器精度受模型误差影响比常规PID控制器大，如图8所示。因此，在高速轧制时，只采用常规PID控制即可。

图9所示为采用基于滞后补偿的板形闭环控制方法后得到的1450mm五机架冷连轧机的实际板形控制偏差的标准差曲线，用于切换PID控制和PID+Smith预估器控制模式的速度极限为400米/分钟。

在轧制开始时，由于轧制速度未达到板形闭环控制系统的投入速度要求，并且板形目标曲线也在调整，导致此时的板形偏差较大。当轧制速度继续升高到100m/min后，板形闭环控制开始投入，由于板形目标曲线仍在调整，导致此时的板形控制偏差仍处于振荡下降过程。在轧制速度由100m/min升至400m/min的时间范围内，板形闭环控制系统采用的是PID+Smith预估控制模式。这个阶段里虽然有板形目标调整的干扰，但板形控制偏差在快速降低，且振荡不断减小。当轧制速度升至650m/min后，由于板形目标不再调整，此时板形偏差的标准差趋于稳定且稳态精度很高，基本上在5左右。

当轧制速度由700m/min降至300m/min时，虽然板形闭环控制系统的滞后时间开始增大，但是由于设置了轧制速度为400m/min时的板形闭环控制模式自动切换，当轧制速度低于该速度值时板形闭环控制系统会切换到PID+Smith预估器的控制模式，使得该阶段的板形控制偏差依然可以保持稳定，且稳态精度不受太大影响。当轧制速度由300m/min升至723m/min时，系统滞后时间逐渐变小，对系统稳定性的影响也越来越小。由于PID+Smith预估器控制模式对控制对象模型精度较为敏感，板形闭环控制系统又会在400m/min的轧制速度值处切换为常规PID控制模式，保持系统的高稳定性和高精度。由图中两条虚线标注区间内的轧制速度曲线与板形偏差的标准差曲线可以看出，低速轧制采用PID+Smith预估器的控制方式，高速轧制采用常规PID控制方式，即使轧制速度有较大变化，板形闭环控制系统的稳定性及稳态精度依然很高。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于，所述控制方法的具体步骤如下：

步骤1，制定基于多变量优化模型的板形闭环控制系统的结构；

步骤2，设计板形闭环控制系统的多变量优化模型；

步骤3，制定各个板形调节机构的PID控制模型；

步骤4，制定各个板形调节机构的PID+Smith预估器控制模型；

步骤5，确定每个板形调节机构控制回路的过程模型，整定相应PID参数；

步骤6，制定板形闭环控制系统的控制模式。

2.根据权利要求1所述的一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于，所述步骤1的具体方法如下：

所述板形闭环控制系统包括四个控制回路，每个控制回路对应一种板形调节机构的控制过程，并由相应的HydraulicGapControl系统即HGC系统完成位置/压力控制；在每个控制周期内，板形闭环控制系统计算当前的板形偏差，利用多变量优化模型求解每个板形调节机构的最优调节量，并将其发送给每个板形调节机构的HGC系统，HGC系统接收到这些调节量信息后，对板形调节机构的设定值进行更新以形成新的辊缝形貌，进而实现对板形偏差的控制。

3.根据权利要求1所述的一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法如下：

采用残余板形偏差的平方加权和法设计板形控制多变量优化模型的目标函数，用于求解板形调节机构最优调节量的多变量优化模型为

$\min \left\{\begin{array}{c}f\left(\mathrm{\Δ}u\right)=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\[g_i\left({\mathrm{\Δy}}_i-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δu}}_j\·{\mathrm{Eff}}_{ij}\right)\]}^2\\ S.t.{\mathrm{BL}}_j\≤{\mathrm{\Δu}}_j+u_j\≤{\mathrm{BU}}_j,j\∈\[1,n\]\end{array}\right.$

式中，f(Δu)为优化模型的目标函数；Δu为待求的板形调节机构最优调节量向量，且Δu∈Rⁿ；m和n分别代表板形测量段数目和板形调节机构数目；i和j分别代表测量段序号和板形调节机构序号；g_i是第i处测量段的板形偏差权重因子；Δy_i是第i个测量段的板形偏差；Δu_j为第j个板形调节机构的待求调节量；Eff_ij为第j个板形调节机构对第i个测量段的板形调控功效系数；BU_j和BL_j分别为第j个板形调节机构的机械设计上、下极限；u_j为第j个板形调节机构的当前周期实际值。

4.根据权利要求1所述的一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于：所述步骤3中，在每个板形调节机构控制回路中，在多变量优化模型环节和控制对象模型之间均串联一个PID控制器，PID控制器用于接收步骤2中优化模型计算的各个板形调节机构的调节量。

5.根据权利要求1所述的一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于：所述步骤4中，在完成各个板形调节机构的PID控制模型后，分别给每个PID控制器并接一个Smith预估器，将控制通道传递函数中的纯滞后部分与其他部分分离。

6.根据权利要求1所述的一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于：所述步骤5中，分别确定工作辊弯辊、中间辊弯辊、轧辊倾斜和中间辊横移板形调节机构的对象模型，确定每个PID控制回路的临界振荡周期和临界增益，采用Ziegler-Nichols参数整定法对各个控制回路的PID控制器参数进行整定。

7.根据权利要求1所述的一种基于滞后补偿的冷轧板形闭环控制方法，其特征在于：所述步骤6中，设定轧制速度阙值，使板形闭环控制系统模式随轧制速度变化而自动切换，即让板形闭环控制系统随滞后时间的变化而自动切换控制模式；低速轧制时，系统滞后较大，采用Smith预估+PID控制方式；高速轧制时，系统滞后较小，则采用常规PID控制方式。