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为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率,采用数据挖掘技术,从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数,并将其应用于模型预设定计算。首先,对冷却特征参数进行识别,按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义,并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时,将其聚类为实际带钢的相似卷,并考虑各相似卷的时间影响,计算相似权重值;随后,基于相似带钢的头部和尾部信息,建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件,采用梯度下降法求解该二次规划问题,通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数;最后,根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明:基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力,学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升。 相似文献
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为了满足客户对宽度指标的要求,对承钢1780生产线宽度控制模型进行了研究和分析。根据研究结果,采用粗轧下表面高温计,并且设计板坯出炉温度预测模型,减少因板坯温度不准对宽度控制的影响。通过在加热炉前安装板坯测宽仪和优化宽度控制策略来减少因板坯宽度不稳定对宽度控制的影响。对立辊短行程控制曲线进行研究,提出优化方案,有效解决了带钢头尾宽度问题;对大量带钢精轧宽展数据进行研究,提出针对不同规格带钢的宽展控制方案。经过研究和优化使成品宽度的波动明显变小,成品宽度在+0~9mm内的命中率达到96%以上,工序控制能力也得到了明显提高,提高了产品的用户满意度。 相似文献
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为准确反映精轧轧制参数和微观组织转变对终轧温度的影响,利用自适应线性神经网络(Adaline)和径向基神经网络(RBF)技术建立了热焓修正系数预报网络作为终轧温度长继承计算模型。首先基于热焓形式的导热偏微分方程建立了带钢终轧温度计算模型,并对带钢在辊缝变形区产生的变形功、摩擦功、与工作辊的接触导热以及机架间冷却换热进行了模型描述;然后从温度与热焓之间的转换关系入手,确定将精轧区域热焓修正系数作为终轧温度模型的自适应参数,并利用复合神经网络技术建立了由19个输入节点,20个RBF隐含层节点,20个Adaline隐含层节点和1个输出节点构成的热焓修正预报网络。结合现场数据,描述了该预报网络训练样本的构成、数据标准化处理方法,同时给出了典型的网络参数和网络的预报能力。 相似文献
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21世纪人类正面临着巨大的能源挑战,一方面随着社会经济快速发展,能源需求量不断增加;另一方面保护环境的要求越来越严格,对目前以化石燃料为主的能源体系不断提出新的限制。因此,在二十一世纪开发新的清洁能源是能源领域发展的必然趋势。节约和利用有限的能源,很重要的一点在于储能。本文对各种储能技术及其发展做出概括介绍。 相似文献
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