【摘 要】
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目前,国内的热轧板带钢轧机大多采用了计算机控制系统,其中一个主要控制功能为轧机的设定计算,而轧制压力的预报是其中最重要的组成部分,是整个控制系统的核心.对轧制压力的
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目前,国内的热轧板带钢轧机大多采用了计算机控制系统,其中一个主要控制功能为轧机的设定计算,而轧制压力的预报是其中最重要的组成部分,是整个控制系统的核心.对轧制压力的预报一般采用传统理论公式计算,但由于现场生产中受到各种线性和非线性因素的影响,而且对这些因素很难进行精确的描述,使得理论公式的预报精度不高.该文采用BP神经网络和传统的轧制理论公式相结合的方法对热连轧精轧机组的轧制压力进行预报.选取了现场实际生产中的Q195和Q235两个钢种,主要对精轧机组第一架的压力预报进行研究,采用多种方案进行比较,确定在使用好的数据作为训练样本、在输入因素较多时,预报精度有了明显的提高,优于现场所用的预报效果.该文的工作可用于现场实际生产轧机的设定计算,改善轧制压力计算精度,从而大大提高设定精度.
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