基于混合人工神经网络的冷连轧水平力预测

针对冷连轧机组辊系中工作辊沿带钢运动方向的水平力难以利用传统的数学模型进行计算的问题，提出了利用混合人工神经网络模型对其进行预测。分析了工作辊在轧制过程中的受力情况，并根据监测的状态参数，从中挑选了轧制力、弯辊力矩、张力、带钢厚度、弯辊力等几类对工作辊受到的沿带钢运动方向的水平力有影响的参数作为输入变量。提出了两种新型的粒子群优化算法，并对人工神经网络的初始化权值与阈值进行优化。通过对预测结果进行分析发现，提出的改进混合人工神经网络相比较改进前能够提高模型的预测精度，且拟合精度均达到90%以上，可用于指导实际生产。