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攀枝花钢铁(集团)公司热轧板厂三期技术改造后,精轧设定模型精度受粗轧中间坯厚度、宽度和温度等参数影响较大,造成轧制参数预报精度下降,为此,于2007年采用精轧自适应穿带模型对轧制力、辊缝、轧制速度进行补偿,提高精轧设定模型对轧制力、出口厚度等轧制参数的预报精度. 相似文献
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轧制力计算有多种模型,大多存在计算繁琐、工作效率低下的问题。通过对冷连轧多种轧制力计算模型的对比研究,针对中、薄板带钢大压下率的M.D.Stone计算模型,采用最小二乘法对轧制力进行曲线拟合,找出一种便捷的算法——轧制力曲线拟合算法,通过一般的计算器或程序即可对轧制力进行求解。应用效果表明,该算法能使轧制力预报精度和计算效率大幅提高,为轧制力预报提供了一条更加便捷、可靠的途径。 相似文献
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为了改善国内某钢铁厂炉卷轧机的轧制力模型的预报精度,提出将结合热模拟实验建立的传统轧制力模型计算值作为Elman神经网络的一个输入项,将传统数学模型预报的轧制力与实测轧制力的相对误差作为此神经网络输出项的方式构建网络模型,通过大量的在线数据分析,这种将神经网络与传统数学模型相结合的方法明显地改善了轧制力的预报精度。该神经网络模型可为以轧制力为主要控制目标的炉卷轧机的过程自动化系统提供可靠的模型参数。 相似文献
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分析了一种中厚板的轧制力在线动态修正算法,该算法以实测轧制力为基础,通过道次实测轧制力和模型计算轧制力的值决定轧制力模型参数修正量的大小,真正做到以实测轧制力数据动态校正中厚板轧制力模型,大大提高了轧制力模型的预报精度并使其具有良好的自学习功能.该算法已经在现场获得应用,并具有良好的应用效果. 相似文献
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冷连轧机轧制力人工神经网络预报 总被引:2,自引:0,他引:2
采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt优化算法对冷连轧机轧制力进行快速预报,此网络参量可自适应调整,收敛速度快.冷连轧生产轧制力预报精度大为提高,为冷连轧轧制力预报提供了一条准确高效的新途径. 相似文献
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轧制力预测中RBF神经网络的组合应用 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的数学模型无法达到冷连轧控制的尺寸精度要求。针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力计算精度,合理选择、更新和预处理训练样本,采用RBF神经网络预测冷轧带钢屈服应力并把它用于传统轧制力计算模型,获得较高的轧制力预测精度。而后使用RBF长期数据修正网络和RBF短期数据修正网络得到长期数据修正网络和短期数据修正网络的修正系数,对轧制力计算值进一步修正,从而进一步提高轧制力预报精度。上述方法直接用于某冷连轧机组,轧制力预测误差在±6%之内。这充分证明RBF网络可以成功用于轧制过程控制并满足实际生产的需要。 相似文献
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边部线状缺陷是热轧带钢易发缺陷,不仅严重影响成材率,还可能对热轧下游工序生产过程造成影响。边部线状缺陷的影响因素复杂多变,建立精确的机理预报模型十分困难。为此,首先分析边部线状缺陷的主要影响因素;然后以智能方法为基础,分别建立了基于逻辑回归与神经网络的边部线状缺陷智能预报模型,并分析了2个模型的精度与泛化能力;最后,以神经网络智能预报模型为基础,对加热工艺参数进行优化,使缺陷发生率与封闭率均大幅降低。研究结果对提高热轧带钢表面质量具有实践意义,可推广应用于同类轧线。 相似文献
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采用BP神经网络方法建立了铝热连轧精轧机组出口厚度预测模型,采用试错法解决了中间隐层最佳隐层单元数的问题,采用回归法确定了轧机的相关弹性系数,建立了轧机的弹跳方程数学模型。通过比较有、无传统弹跳方程数学模型输入的神经网络厚度预测模型,确定了弹跳方程对神经网络在热连轧厚度预报应用中的重要性,提出了BP神经网络与数学模型相结合的综合网络方法。相比全部使用整体神经网络,中间隐层最佳隐层单元数减小,网络结构得以简化,网络负担减小,网络的泛化能力也得到加强,同时也进一步提高了预报精度。预测结果与实测数据对比表明,相对误差在1%以内,实现了高精度预报,为铝热连轧出口厚度预报提供了一条准确高效的新途径。 相似文献