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BP神经网络的弯辊力预设定优化
引用本文:常安,邸洪双,佟强,白金兰,阳代军.BP神经网络的弯辊力预设定优化[J].轧钢,2006,23(5):55-57.
作者姓名:常安  邸洪双  佟强  白金兰  阳代军
作者单位:1. 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004
2. 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004;首钢板材有限责任公司,北京,100041
3. 首钢技术研究院,北京,100041
基金项目:高等学校博士学科点专项科研项目
摘    要:针对国内某厂六辊单机架可逆冷轧机预设定弯辊力与实际轧制过程中弯辊力偏差较大的问题,采用了BP神经网络对其进行优化,结果其精度比回归的弯辊力模型的精度有显著提高,可使弯辊力预设定精度控制在15%以内,并为实现弯辊力的闭环控制奠定了基础。

关 键 词:BP神经网络  弯辊力设定  可逆冷轧机  回归模型
文章编号:1003-9996(2006)05-0055-03
收稿时间:2006-05-25
修稿时间:2006年5月25日

Optimizing of Bending Force Preset Based on BP Neural Network
CHANG An,DI Hong-shuang,Tong Qiang,BAI Jin-lan,YANG Dai-jun.Optimizing of Bending Force Preset Based on BP Neural Network[J].Steel Rolling,2006,23(5):55-57.
Authors:CHANG An  DI Hong-shuang  Tong Qiang  BAI Jin-lan  YANG Dai-jun
Affiliation:1. The State Key Lab of Rolling and Automation, Northeasterm University, Shenyang 110004, China ; 2.Shougang Institute of Technology, Beijing 100041, China; 3.Shougang Strip Co., Ltd., Beijing 100041, China
Abstract:Because of the bending force difference between the preset and practical rolling process,the method of BP neural network is used to optimize the bending force based on six-high single reversing cold mill in some factory of China. Its accuracy is higher than the one of regression model, which is among 15%.Nowadays this conclusion is used in the factory and the close loop control of bending force can be realized based on it.
Keywords:BP neural network  bending force preset  reversing cold mill  regression model
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