结合机理计算与神经网络预测的无缝钢管轧制力建模

无缝钢管轧制过程机理复杂,部分状态参数难以在线检测,轧制过程具有多变量、强耦合、非线性等特点,导致其机理建模精度较低。为了提高轧制力模型的精度,提出一种结合机理计算与神经网络预测的轧制力建模方法。首先依据轧制工艺知识和经验分析轧制过程机理,建立轧制力机理模型;然后依据实际生产数据,通过灰色关联分析确定影响轧制力的主要因素;最后采用BP神经网络建立轧制力偏差预测模型,对轧制力机理模型计算结果进行补偿。仿真实验表明,该模型预测精度较高,可以满足工业现场的实际需求。