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作 者:邱华东[1,2] 田建艳[2] 杨双庆[2] 魏爱雪[2] 杨连宏[1]
机构地区:[1]太原钢铁集团有限公司热连轧厂,山西太原030003 [2]太原理工大学信息工程学院,山西太原030024
出 处:《钢铁》2015年第4期88-94,共7页Iron and Steel
基 金:国家自然科学基金资助项目(51277127);山西省自然科学基金资助项目(2010011022-3)
摘 要:针对目前热轧模型应用过程中存在的小批量特殊规律轧制钢种适应能力差的问题,在深入研究现有热轧模型建立与优化的基础上,结合机理计算公式和先进的模型控制技术,提出基于案例推理的热轧小批量轧制钢种融合建模方法。针对小批量钢种的工况特征,详细阐述了案例推理模型的建立及实际应用过程,并根据实际生产经验给出了建模过程中的一些针对性的研究和参数调试过程。应用结果表明,这种融合建模方法可以有效提高小批量轧制钢种的模型控制精度,从而提高产品质量。In view of the existing problems of poor adaptability for the small special steel grade modeling, based on the research of the foundation and optimization of existing hot mill model, a fusion modeling aiming at the small special steel grade in hot strip mill based on case-based reasoning was proposed combined with the mechanism-theory formula and advanced model control technology. According to the condition characteristics of small special steel grade, the model establishing process of the special steel grade rolling in hot strip mill with case-based reasoning was explained in details. With the practical production experience, this model has got continuous optimization, and the proper control parameter has been confirmed. This fusion modeling method can effectively enhance the control precision of the small special steel grade rolling and enhance the product quality.
关 键 词:热轧带钢 小批量轧制 融合建模 案例推理 神经网络自适应
分 类 号:TG335.11[金属学及工艺—金属压力加工]
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