论文摘要
冷轧带钢的生产模式正在向多品种、小批量、低库存转变,这直接导致了轧制过程中需要更频繁地切换品种规格。由于变规格过程中轧制工艺状态变化较大,传统机理模型加常规自学习和自适应方法很难保证规格切换后首卷产品设定精度。为提高变规格过程中轧制力预报精度,本文提出一种机理模型与轧制过程海量历史数据相融合的复合模型。该方法建立在轧制力理论模型的基础上,采用遗传算法优化BP神经网络的方法对模型轧制力进行校正。使用该算法进行轧制力预报,使变规格后首卷钢轧制力预报的平均相对误差控制在±5.5%内,远高于常规机理模型的设定精度,该方法具有现场应用价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 崔晨耕
关键词: 定制化生产,轧制力预报,遗传算法,神经网络
来源: 计算机与现代化 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 西安航空职业技术学院电子工程学院
基金: 全国住房和城乡建设职业教育教学指导委员会科研计划项目(zjzw2016072)
分类号: TG334.9;TP18
页码: 74-78+91
总页数: 6
文件大小: 1327K
下载量: 126
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