熱連軋粗軋機(jī)組寬度數(shù)學(xué)模型優(yōu)化及解析工具的開發(fā).pdf

1、東北人學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要隨著用戶對(duì)帶鋼尺寸和板形精度要求的提高，對(duì)寬度精度的要求也變得越栗赴高。本文的主要工作是提高粗軋寬度預(yù)測(cè)精度和粗軋寬度控制精熟。用現(xiàn)場(chǎng)。多的實(shí)際數(shù)據(jù)，通過線性回歸和統(tǒng)計(jì)回歸的方法對(duì)粗軋?jiān)O(shè)定模型和寬度自動(dòng)控制模型的系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高寬度的預(yù)測(cè)精度和Jl$[]度結(jié)合實(shí)際的科研課題獷鴦開發(fā)了寬度設(shè)定模型解析L.%VttIM1IVFTsA=學(xué)模型的基礎(chǔ)上，分析了影響寬度設(shè)定精度的各種因素，寬度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的

2、輸入?yún)?shù)江孟夕一‘色鯉進(jìn)仃經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型采用兩種方案，一是整體優(yōu)化方案，對(duì)帶鋼數(shù)據(jù)全層別整體訓(xùn)練和預(yù)報(bào)。二是分組優(yōu)化方案，針對(duì)各個(gè)質(zhì)量級(jí)分別進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)報(bào)。結(jié)果表明，無(wú)論采用哪種方案，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)精度都優(yōu)于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。與第一種方案相比，第二種方案的預(yù)報(bào)精度得到進(jìn)一步提高今一乙戈一一為提高現(xiàn)有BP算法收斂速度慢的問題，對(duì)BP算法進(jìn)行了改進(jìn)，采斑訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理以及批用乃“入動(dòng)量項(xiàng)、學(xué)習(xí)率自適哩弊樹訓(xùn)筍樣本過量處理等措施，從而使網(wǎng)絡(luò)

3、的收斂速度加快色卜一七~雨in入動(dòng)量項(xiàng)、學(xué)習(xí)率自適根據(jù)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的情況，提出了一種能滿足現(xiàn)場(chǎng)要求的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)度自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制的在線應(yīng)用(本文開發(fā)的粗軋寬度設(shè)定模型解析工具己用于現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，精度幾。軋自動(dòng)寬度控制模型解析提高了粗軋寬度的設(shè)定精度和控制關(guān)鍵詞:熱軋帶鋼粗軋機(jī)組，寬度設(shè)定，寬度自動(dòng)控制，數(shù)學(xué)模型，寬度預(yù)報(bào)，解析工具，線性回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。t東北大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTprecision.今Theshortages

4、oftypicalBPalgorithmarethatitsconvergencespeedisslowBPaIgorithmwasmodifiedfromseveralaspectssuchasadjustinglearningrateadaptivelyaddingmomentumfactorpreprocessingtrainingsamplesandbatchprocessingetc.Theconvergencespeedwa

5、simproved.今Inordertosatisfythedemandofproductionfieldanonlineproposalofapplicationofpredictingstripwidthwasgiven.Thatanalyzingtoolsofroughwidthsetupmodelsandofautomaticwidthcontrolmodelswereappliedto1580mmHSMofBaoSteelCo

6、..TheresultindicatedthatthewidthsetupprecisionandcontrolprecisionwereimprovedKeyWords:automaticanalyzingroughingstands(of)hotwidthcontrolmathematicaltoollinearityregressionstripmillwidthsetupmodelpredictingwidthANN，，，，，，