BP神经网络在矫直机弯辊控制系统的应用  

Application of BP Neural Network in Bending Roll Control System of Straightener

作　　者：杨红光[1] 胡鹰[1] 

机构地区：[1]太原科技大学重型机械教育部工程研究中心,山西太原030024

出　　处：《机械工程与自动化》2012年第3期141-143,共3页Mechanical Engineering & Automation

基　　金：973计划前期研究专项基金资助项目(2011CB612204);国家自然科学基金资助项目(51105264);山西省基础研究项目(2011021019-4)

摘　　要：中厚板弯辊矫直是一个多变量、强耦合、非线性的过程,因此,建立精确的数学模型非常困难。针对此问题,提出利用BP神经网络作为辊式矫直机弯辊量控制器的解决方法。利用钢厂的经验样本训练隐层神经元为不同个数、训练函数和学习函数为不同函数的BP神经网络,从中选择学习速度快、稳定性好的BP网络作为辊式矫直机弯辊量的控制器。The straightening of medium and heavy plate is a multivariable, strong coupling and nonlinear process, establishing an accurately mathematical model is very difficult. For this issue, a solution regarding BP neural network as the bending roll controller of the straightener is proposed. Using the examples from steel factory trains the BP neural networks which have different number of hidden layer neurons,different training function and learning function. And then the BP network with quick learning speed and well stability is chosen as the bending roll controller of the straightener.

关 键 词：弯辊量 辊式矫直机 BP神经网络 

分 类 号：TG333.23[金属学及工艺—金属压力加工] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]