基于数据相似性的铝热连轧轧制力模型自学习

孙浩¹，杨景明¹，呼子宇¹，杨姗姗²，车海军¹，李永泽³

1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室2. 河北联合大学迁安学院3. 烟台冰轮股份有限公司

摘 要：针对铝热连轧中轧制力预报精度低、模型自适应能力差的问题,提出了基于数据相似性的自学习方法,该方法首先计算第i卷和第i+1卷轧制初始数据的相似程度,然后以第i卷的实测轧制力为自学习目标,将两卷带材的相似程度作为自学习系数的修正因子来对轧制力模型进行自学习运算。以河南某1+4铝热连轧机为实验对象,通过对现场实测数据的分析表明:本方法能有效提高轧制力预报精度,满足在线控制要求。

关键词：铝热连轧;轧制力模型;自学习;数据相似性;