具有NN分级误差补偿器的轧制力预报模型  

Rolling force prediction model based on error compensation with multi-level NN

作　　者：袁枫华 王贞祥[1] 徐心和[1] 华建新[2] 周勇[2] 羌菊兴[2] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004 [2]宝山钢铁股份有限公司设备部,上海201900

出　　处：《控制与决策》2002年第4期443-446,共4页Control and Decision

摘　　要：为提高冷轧带钢质量 ,必须建立精确的轧制力预报模型。介绍了带有神经网络参数辨识器的轧制力预报模型 ,并采用神经网络构造误差补偿器。通过按时间跨度分级的数据处理过程 ,形成长期和短期训练数据集 ,结合相应的网络训练机制 ,实现模型预报误差的分级补偿。仿真结果表明 ,该预报模型能有效地提高预报精度。In order to get high quality strips, it is necessary to have a precise prediction model of rolling forceofthestripcoldrollingmill.Anew method using multi level NN to compensate the error is introduced to the prediction modol of rolling force. Two kinds of data sets for NN training are formed according to the data collection interval. A special training mechanism is designed for this model. The final simulation chart shows the improved results.

关 键 词：冷轧 轧制力预报 多级神经网络 误差补偿 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]