检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨景明[1,2] 李永泽[1,2] 王洪庆[3] 车海军[1,2] 杜楠[1,2]
机构地区:[1]国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北秦皇岛066004 [2]燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北秦皇岛066004 [3]天津电气传动设计研究所,天津300180
出 处:《矿冶工程》2014年第2期108-112,共5页Mining and Metallurgical Engineering
基 金:国家自然科学基金钢铁联合基金资助项目(U1260203);河北省科学技术研究与发展计划基金资助项目(10212157)
摘 要:针对某现场铝热粗轧板带头部厚度偏差较大现象,应用自适应模糊神经网络控制技术,建立了热粗轧辊缝动态设定系统。该系统将轧制力预报误差及弹跳方程误差作为输入,运用模糊神经网络预测下一道次的辊缝设定补偿值,并以实际数据对系统进行校验,结果显示该方法可以大幅提高铝热粗轧板带头部厚度精度。In view of the big deviation in head thickness of aluminum hot roughing strip, a dynamic setting system for roll gap was established using an adaptive fuzzy neural network control technology. This system adopts the prediction error of rolling force and the error of spring equation as inputs and uses fuzzy neural network to predict the set compensation of roll gap in the next pass, finally was verified by actual data. The results show that this method can greatly improve the head thickness accuracy of aluminum hot roughing strip.
关 键 词:铝热粗轧 轧机 轧制 模糊神经网络 自适应 辊缝动态设定
分 类 号:TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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