【摘 要】
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神经网络作为21世纪智能计算中的关键技术之一,在机器学习、工业控制、自适应控制等方面都得到广泛应用。近年来,其应用于钢管的热轧过程控制也成为了一个重要的研究方向。热
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神经网络作为21世纪智能计算中的关键技术之一,在机器学习、工业控制、自适应控制等方面都得到广泛应用。近年来,其应用于钢管的热轧过程控制也成为了一个重要的研究方向。热轧过程是一个非常复杂的控制过程,其稳态是相对的,而其非稳态是绝对的。本论文以无缝钢管生产中的热轧过程为对象,研究轧辊转速调节的建模及优化方法。采用遗传算法和人工神经网络相结合的策略,通过对权值的训练优化网络权系数和网络结构。利用过程模型,将诸多对轧辊转速调节的扰动推算出来,对轧辊转速调节系统进行动态前馈校正,使调节系统工作在最佳值附近,优化调节品质,建立具有我国特色的连轧自动化控制系统。主要工作包括以下两个方面:(1)在计算机上实现了热轧智能化控制系统中轧辊转速调节的过程建模与优化。(2)实验结果表明了用遗传神经网络对热轧控制的参数进行预测和设定是可行的。
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