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冷连轧过程控制的轧制力模型是整个轧制过程计算机控制的基础。为提高5机架2030冷连轧系统轧制力模型的精度和适用性,提出了多输入多输出深度神经网络轧制力模型的数据预处理、建模和并行优化方法。对含有不同隐含层数和节点数的神经网络,采用不同训练算法(SCG算法和L-M算法)与不同优化方法(多线程CPU、单GPU和多线程CPU+GPU),研究了神经网络结构、训练算法和优化方法对神经网络轧制力模型的性能、训练时长、线性相关系数的影响。研究结果表明:含有2个隐含层、采用L-M算法和多线程CPU优化方法可获得综合性能最优的神经网络轧制力模型;神经网络轧制力模型的计算误差远小于在线使用的Siemens轧制力模型的计算误差。 相似文献
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针对电机轴承故障问题,提出一种基于极限梯度上升树(XGboost)与贝叶斯优化(Bayesian Optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。提取电机轴承振动信号的小波包能量特征,使振动信号具有较好的可靠性,提高了故障诊断的准确率。采用贝叶斯优化算法对极限梯度上升树(XGboost)中的最大迭代次数、上升树的最大深度等参数进行超参数优化,并与故障诊断中常用的其他算法进行对比。实验结果表明:基于贝叶斯优化的极限梯度上升树(XGboost)的方法不仅能够实现对电机轴承的不同位置故障的准确识别,而且对每一个位置故障的严重程度有较好的诊断效果,具有较强的实用性。 相似文献
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