铝热连轧弯辊力建模与仿真
来源期刊：机械设计与制造2013年第10期
论文作者：赵新秋 刘正亮 杨景明 车海军
文章页码：197 - 401
关键词：支持向量机;自由搜索;弯辊力;神经网络;
摘 要：弯辊力是调节板形的重要手段,准确的弯辊力模型能够为轧制获得良好的板形。为了准确的预测铝热连轧弯辊力,以某厂1+4铝热连轧实际生产数据为样本,提出了支持向量机（SVM）弯辊力模型。由于SVM的精度及泛化能力依赖于参数选择,故将自由搜索算法（FS）运用到模型参数寻优过程,并分别与BP神经网络和粒子群（PSO）优化的SVM模型进行比较。仿真实验表明建立的FS-SVM模型参数优化速度快、结构简单并且具有较高的预报精度。
赵新秋1,2，刘正亮1，杨景明1,2，车海军1
1. 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心2. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
摘 要：弯辊力是调节板形的重要手段,准确的弯辊力模型能够为轧制获得良好的板形。为了准确的预测铝热连轧弯辊力,以某厂1+4铝热连轧实际生产数据为样本,提出了支持向量机（SVM）弯辊力模型。由于SVM的精度及泛化能力依赖于参数选择,故将自由搜索算法（FS）运用到模型参数寻优过程,并分别与BP神经网络和粒子群（PSO）优化的SVM模型进行比较。仿真实验表明建立的FS-SVM模型参数优化速度快、结构简单并且具有较高的预报精度。
关键词：支持向量机;自由搜索;弯辊力;神经网络;
