基于BP神经网络的热轧带钢卷取温度预报

韩斌¹，王国栋¹，马丽坤²，王君¹

(1.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004;
2.中冶京诚工程技术有限公司冶金设备研究与工程所,北京,100176)

摘要:为了提高卷取温度的精度,采用BP神经网络方法并结合大量的现场数据,对热轧带钢层流冷却水冷数学模型中的综合换热系数因子进行预报,将预报结果应用于计算卷取温度的数学模型中,可将卷取温度的计算值控制在目标值的±15℃之间,大大提高了卷取温度的精度,具有在线应用的前景.

关键词:热轧带钢BP神经网络; 卷取温度; 综合换热系数因子;

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