基于神经网络的轧制力模型参数辨识

钢铁研究, 2000, (1): 44-47. doi: 10.3969/j.issn.1001-1447.2000.01.012

基于神经网络的轧制力模型参数辨识

王秀梅 ^1, , 王国栋 ^2, , 刘相华 ^3, , 邹天来 ^4, , 张弓 ^5, , 李洪斌 ^6,

1.东北大学

2.东北大学

3.东北大学

4.本溪钢铁公司

5.本溪钢铁公司

6.本溪钢铁公司

关键词：热连轧 , 轧制力 , 数学模型 , 神经网络 , 参数辨识

IDENTIFICATION OF PARAMETERS OF NERVE NETWORK BASED ROLLING MODEL

为了提高热连轧轧制力预设定值的精度,提出一种新的轧制力模型参数辨识方法.利用人工神经网络对以往的大量生产数据进行训练、预测,将预测结果结合轧制力模型,对轧制力模型中的温度相关系数m1、变形速度相关系数m3进行辨识.现场生产实践表明,采用辨识后的模型进行轧制力预设定,带钢头部厚度精度有明显提高.对于象本钢热连轧厂这样的老企业,这种新方法更具有在线应用的可行性.

参考文献

[1]	Nicklaus F. Portmann;Dieter Lindhoff;Gunter Sorgel;Otto Gramckow .Application of neural networks in rolling mill automation[J].Iron and Steel Engineer,1995(2):33-36.
[2]	焦李成.神经网络计算[M].西安:西安电子科技大学出版社,1995
[3]	王秀梅;王国栋;刘相华 .综合神经网络在热连轧精轧机组轧制力预报中的应用[J].钢铁研究学报,1998,10(04):72-74.

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