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具有NN 分级误差补偿器的轧制力预报模型
引用本文:袁枫华,王贞祥,徐心和,华建新,周 勇,羌菊兴.具有NN 分级误差补偿器的轧制力预报模型[J].控制与决策,2002,17(4):443-446.
作者姓名:袁枫华  王贞祥  徐心和  华建新  周 勇  羌菊兴
作者单位:1. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
2. 宝山钢铁股份有限公司,设备部,上海,201900
摘    要:为提高冷轧带钢质量,必须建立精确的轧制力预报模型。介绍了带有神经网络参数辨识器的轧制力预报模型,并采用神经网络构造误差补偿器,通过按时间跨度分级的数据处理过程,形成长期和短期训练数据集,结合相应的网络训练机制,实现模型预报误差的分级补偿,仿真结果表明,该预报模型能有效地提高预报精度。

关 键 词:冷轧  轧制力预报  多级神经网络  误差补偿
文章编号:1001-0920(2002)04-0443-04
修稿时间:2000年12月11

Rolling force prediction model based on error compensation with multi-level NN
YUAN Feng hua ,WANG Zhen xiang ,XU Xin he HUA Jian xin ,ZHOU Yong ,QIANG Ju xing.Rolling force prediction model based on error compensation with multi-level NN[J].Control and Decision,2002,17(4):443-446.
Authors:YUAN Feng hua  WANG Zhen xiang  XU Xin he HUA Jian xin  ZHOU Yong  QIANG Ju xing
Affiliation:YUAN Feng hua 1,WANG Zhen xiang 1,XU Xin he 1 HUA Jian xin 2,ZHOU Yong 2,QIANG Ju xing 2
Abstract:In order to get high quality strips, it is necessary to have a precise prediction model of rolling forceofthestripcoldrollingmill.Anew method using multi level NN to compensate the error is introduced to the prediction modol of rolling force. Two kinds of data sets for NN training are formed according to the data collection interval. A special training mechanism is designed for this model. The final simulation chart shows the improved results.
Keywords:strip cold rolling mill  rolling force prediction model  multi  level NN  error compensation
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