牛培峰
,
李鹏飞
,
李国强
,
马云飞
钢铁
针对目前板形模式识别模型泛化能力不高、训练速度慢等缺陷,以1次、2次、3次、4次勒让德正交多项式为板形缺陷基本模式,提出了由支持向量回归机（SVR）构建的模式识别模型;为了提高该模型的精确度,引入万有引力算法（GSA）优化SVR的参数,由此构成GSA-SVR预测模型。仿真试验结果表明：GSA-SVR模型不仅识别结果精度高,而且与PSO-BP神经网络模型相比泛化能力更强,训练速度更快,其识别结果可以为板形控制提供有效的依据。
关键词:
板形
,
模式识别
,
勒让德多项式
,
万有引力算法
,
支持向量回归机
田宝亮
,
牛培峰
钢铁
在板形测量系统中,板形辊边部传感器受力状态与转向辊受力弯曲有直接关系.为了得到准确的板形测量值,通过研究ABB板形辊的板形检测原理,分析了边部传感器在带钢张力作用下的受力状态,给出了转向辊受力弯曲的数学模型,并成功应用于1450冷连轧机上.研究结果表明,该模型用于ABB板形辊板形测量系统中,实现了板形精确测量.
关键词:
板形
,
冷轧
,
板形检测
,
目标曲线
,
转向辊补偿
