简介概要

带钢热镀锌镀层单位面积质量神经网络预测模型

来源期刊:钢铁2020年第5期

论文作者:秦大伟 刘宏民

文章页码:68 - 165

关键词:带钢热镀锌;镀层单位面积质量;偏相关分析;人工神经网络;

摘    要:为了解决带钢连续热镀锌镀层单位面积质量偏差大、调节时间长、锌原料浪费等问题,利用生产过程历史数据建立了气刀压力预设定模型和镀层单位面积质量预测模型。根据带钢热镀锌生产实践,分析了镀层单位面积质量的影响因素和控制策略。收集系统稳态样本数据并进行多变量偏相关分析,证明镀层单位面积质量与气刀压力、气刀距离、带钢速度相关。根据样本数据,以镀层单位面积质量、气刀距离、带钢速度为输入变量,采用BP神经网络建立气刀压力预设定模型,预设定精度达到3 000Pa。收集热镀锌过程时间序列样本数据,采用NARX动态神经网络建立镀层单位面积质量预测模型,预测精度达到6g/m~2,为实现带钢热镀锌镀层单位面积质量闭环控制奠定了基础。

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带钢热镀锌镀层单位面积质量神经网络预测模型

秦大伟1,2,刘宏民1

1. 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心

摘 要:为了解决带钢连续热镀锌镀层单位面积质量偏差大、调节时间长、锌原料浪费等问题,利用生产过程历史数据建立了气刀压力预设定模型和镀层单位面积质量预测模型。根据带钢热镀锌生产实践,分析了镀层单位面积质量的影响因素和控制策略。收集系统稳态样本数据并进行多变量偏相关分析,证明镀层单位面积质量与气刀压力、气刀距离、带钢速度相关。根据样本数据,以镀层单位面积质量、气刀距离、带钢速度为输入变量,采用BP神经网络建立气刀压力预设定模型,预设定精度达到3 000Pa。收集热镀锌过程时间序列样本数据,采用NARX动态神经网络建立镀层单位面积质量预测模型,预测精度达到6g/m~2,为实现带钢热镀锌镀层单位面积质量闭环控制奠定了基础。

关键词:带钢热镀锌;镀层单位面积质量;偏相关分析;人工神经网络;

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