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热轧带钢卷取温度控制模型的自学习

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摘要

影响卷取温度控制的因素多而复杂,一般靠模型的自学习功能来提高控制精度.本文介绍某热轧厂带钢卷取温度控制模型的自学习功能.该自学习基于带钢的分段数据,采用线性回归和RBF神经网络相结合的方法实现其功能,提高了控制精度.最终性能验收考核测试表明,带钢全长±20℃的控制精度达到95.45%.

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来源
《全国冶金自动化信息网2009年会》|2009年|600-602|共3页
会议地点北京
作者
冉端生;
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作者单位

全国冶金自动化信息网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类轧制自动化;
关键词
热轧带钢; 卷取温度控制; 自学习; 线性回归; RBF神经网络;

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