基于GA-BP神经网络的弯辊力预设定模型研究与应用
来源期刊:矿冶工程2018年第1期
论文作者:田宝亮 牛培峰
文章页码:111 - 114
关键词:板形;冷轧;板形控制;BP神经网络;遗传算法;带钢;弯辊力;
摘 要:针对弯辊力预设定模型精度低、弯辊力调整到设定值时间长的问题,基于GA-BP神经网络模型,建立了冷连轧机弯辊力预设定优化模型。结果表明,利用GA-BP神经网络优化模型使弯辊力实际值达到预设定值的调整时间平均缩短了115 ms,提高了钢材成材率和板形质量。
田宝亮1,2,牛培峰1,2
1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室2. 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
摘 要:针对弯辊力预设定模型精度低、弯辊力调整到设定值时间长的问题,基于GA-BP神经网络模型,建立了冷连轧机弯辊力预设定优化模型。结果表明,利用GA-BP神经网络优化模型使弯辊力实际值达到预设定值的调整时间平均缩短了115 ms,提高了钢材成材率和板形质量。
关键词:板形;冷轧;板形控制;BP神经网络;遗传算法;带钢;弯辊力;