利用神经网络提高热轧带钢卷取温度的控制精度

谢海波; 张中平; 刘相华; 王国栋

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利用神经网络提高热轧带钢卷取温度的控制精度

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针对热轧带钢层流冷却过程的复杂性,以国内某热轧厂层流冷却系统为例,分析了层流冷却系统的组成以及相应的空冷和水冷数学模型.采用神经网络与数学模型相结合的方法,对带钢实测卷取温度与目标值的偏差进行了预报,证明利用神经网络能较好预测卷取温度的偏差值,进而对数学模型中的参数进行调整,实现高精度的卷取温度控制.结果表明,卷取温度比传统数学模型控制的标准差降低了21.94%.

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来源
《东北大学学报：自然科学版》 |2005年第9期|871-873|共3页
作者
谢海波; 张中平; 刘相华; 王国栋;
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作者单位

东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室;

攀枝花新钢钒股份公司;

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正文语种 chi
中图分类热轧;
关键词
热轧带钢; 层流冷却; 控制精度; 神经网络;

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