人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)熱連軋機(jī)組軋制力的應(yīng)用研究.pdf

1、東北大學(xué)碩士論文摘要口，，摘要為了滿足用戶對帶鋼尺寸和板形精度的嚴(yán)格要求，提高軋制參數(shù)設(shè)定精度的要求變得越來越迫切。本文的主要工作集中在提高軋制力的設(shè)定精度，采用的方法是將人工智能(主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))引入熱軋帶鋼軋制力預(yù)報(bào)系統(tǒng)。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)模型結(jié)合的方法，建立熱軋帶鋼精軋機(jī)組軋制力高精度預(yù)報(bào)的智能化系統(tǒng)，以提高傳統(tǒng)模型的設(shè)定精度，進(jìn)而達(dá)到改善帶鋼厚度精度的目的?？紤]了影響軋制力的各種因素，針對帶鋼熱連軋生產(chǎn)線，從不同側(cè)面、不同角

2、度進(jìn)行分析，提高軋制力預(yù)報(bào)精度工作如下:建立基于SQLServer的精軋工程記錄數(shù)據(jù)庫。包括了精軋工程記錄中的所有數(shù)據(jù)項(xiàng)。所有的這些數(shù)據(jù)足以保證進(jìn)行神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的需要。2.利用VisualBasic語言開發(fā)了用于客戶#IU服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的Windows平臺上的人機(jī)交互界面，在數(shù)據(jù)庫之外實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作，包括數(shù)據(jù)庫與應(yīng)用程序的連接、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的提取、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的更新、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練。3.應(yīng)用軋制力智能糾偏的思想，建立

3、了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與軋制力計(jì)算公式相結(jié)合的模型。利用原系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型計(jì)算軋制力基值，同時(shí)充分利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)能力強(qiáng)、信息存儲方便、學(xué)習(xí)功能強(qiáng)等特點(diǎn)，糾正了工藝條件下預(yù)報(bào)值與實(shí)測值之間的偏差，基于這種思想開發(fā)了智能糾偏網(wǎng)絡(luò)。4.建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋制力預(yù)報(bào)系統(tǒng)，采用針對各個(gè)機(jī)架分別進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)報(bào)的方案。結(jié)果表明，對精軋的七個(gè)機(jī)架，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。5確定合適的數(shù)據(jù)在線更新方案。本文的研究成果已在現(xiàn)場得到應(yīng)用，軋制力智能糾偏思想用

4、于寶鋼2050mm熱連軋精軋機(jī)組，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線預(yù)報(bào)軋制力提供了一種可行方案。目前該預(yù)報(bào)系統(tǒng)已應(yīng)用于寶鋼2050熱連軋精軋機(jī)組中，從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)結(jié)果可1東北大學(xué)碩七論文摘要AbstractTomeettheincreasingrequirementsofstripthicknessandshapeitisurgenttoimprovetheprecisionofthefinishingsetupmodels.Inthisthesisiti

5、sfocusedonhowtoimprovetheprecisionofrollingload.ArtificialIntelligence(mostlyincludesNeuralNetwork)wasintroducedtotherollingloadpredictingsysteminhotstripmill.Neuralnetworkbeingcombinedwithmathematicalmodelswasbroughtfor

6、wardtobuildtheintelligentpredictingsystemofrollingloadinhotstripmill.Theresultwassatisfiedthesetupprecisionwasmoreaccuratewhichimprovedthestripthicknessprecision.Beingconsideredfactorsaffectingtherollingloadagainstthehot

7、stripproducelinesanalyzedfromdifferentaspectsmethodwasappliedintegratedtoimprovetheprecisionofrollingload.Thechiefworksinclude:1)Databaseofhotstripmillwereestablished.ThedatabaseisbasedonSQLServer.Itincludesallthedataofh

8、otstripmill.Neuralnetworkreliedonthesedata.2)TheinterfaceofthemachineandthepersonwasconstructedbyVisualBasic6.0whichcanoperatethedatabaseandneednotenterthedatabase.Theseincludestheconnectionofthedatabaseandtheprogram，the

9、pickupofdatatheupdateofthedatathetransformofthedataandtheofflinetraining.3)AnewideaofintelligentcorrectionaboutrollingloadwasMathematicalmodelscalculatedthebasevalueandbroughtforward.thedeviationofpredictedvaluewithmeasu