【摘 要】
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针对目前加热炉钢坯温度预报模型的边界条件缺乏自适应性的问题，提出了一种基于神经元网络辨识的在线自适应钢坯温度预报模型，并引入粗轧机组后面的钢坯温度实时检测信号作为反
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针对目前加热炉钢坯温度预报模型的边界条件缺乏自适应性的问题，提出了一种基于神经元网络辨识的在线自适应钢坯温度预报模型，并引入粗轧机组后面的钢坯温度实时检测信号作为反馈修正钢坯温度预报。工业试验和仿真研究皆表明，该自适应钢坯温度预报模型精度高、自适应性好、鲁棒性强。
In view of the lack of adaptability to the boundary condition of the billet temperature prediction model, an on-line adaptive billet temperature prediction model based on neural network identification is proposed, and the billet temperature real-time detection signal behind the roughing unit is introduced as a feedback Corrected billet temperature forecast. Both industrial tests and simulation studies show that the adaptive billet temperature forecast model has high accuracy, good adaptability and strong robustness.
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