【摘 要】
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轧钢工业生产过程是由多个子系统过程组成的复杂系统,具有多参数、非线性和不确定性等特性。为实现对轧钢工业生产过程的产品质量控制,有必要针对其生产过程建立质量模型。由
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轧钢工业生产过程是由多个子系统过程组成的复杂系统,具有多参数、非线性和不确定性等特性。为实现对轧钢工业生产过程的产品质量控制,有必要针对其生产过程建立质量模型。由于轧钢工业生产过程的复杂性,建立一个合适的质量模型存在很大的困难,近年来,国内外诸多学者利用不同的方法对其进行质量建模,起到了一定的效果,但在利用所建的模型指导生产实践方面仍有一定的距离。本文针对轧钢生产过程产品质量模糊模型建模方法进行研究,取得了一些具有实际意义的结果,其主要工作内容如下：(1)在对轧钢生产过程及其产品质量建模问题分析的基础上,对影响轧钢生产过程产品质量的因素进行了详细研究和分析,确定了影响轧钢生产过程产品质量的主要因素和质量指标,并对轧钢生产过程数据进行了预处理,为建立轧钢生产过程产品质量模型奠定了基础。(2)在对模糊神经网络及其建模方法进行分析的基础上,给出了一种基于实常数值后件模糊模型的建模方法,对其前件和后件的结构、参数辨识方法等进行了改进,提高了该模型学习和训练的效率,仿真表明了该建模方法的有效性和可靠性。(3)针对模糊系统用于轧钢生产过程时所存在的“模糊规则爆炸”问题,给出了一种基于多输入层的轧钢生产过程分层模糊神经网络质量模型建模方法。并给出了一种分层模糊神经网络模型的结构,将这种分层模型和实常数值后件模糊模型相结合,建立了轧钢复杂生产过程产品质量模型。通过利用实际轧钢数据进行仿真,表明了该建模方法的有效性和可靠性。
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