BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在板形缺陷識別中的應(yīng)用.pdf

1、板形作為衡量冷軋薄帶鋼產(chǎn)品的重要指標(biāo)，已愈來愈引起廣大軋鋼自動化工作者的重視。但是目前的板形理論尚處于試驗研究階段，板形模式識別技術(shù)還不成熟。我國的大部分鋼鐵企業(yè)的板形模式識別仍停留在比較初級的水平。 近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的研究進入了自動控制界，“神經(jīng)控制(Neuralcontrol)”這一新名詞已然興起。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能，將其應(yīng)用于模式識別能取得滿意的結(jié)果。本文在深入研究冷軋機板形模式識別的基礎(chǔ)上，針對復(fù)雜

2、而具有不確定性的軋鋼過程，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識引入板形模式識別系統(tǒng)中。 論文的主要工作有： 1.介紹板形模式識別技術(shù)及其控制設(shè)備的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，探討了板形缺陷識別所需要解決的問題； 2.對板形缺陷模式進行了分析，重點研究了板形模式的建立并進行了歸一化； 3.研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，采用改進的學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 4.重點研究了采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對板形缺陷進行識別，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建立了最優(yōu)的