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一种RBF神经网络在某冷连轧机组轧制力计算中的组合应用.pdf
一种RBF神经网络在某冷连轧机组轧制力计算中的组合应用 刘 (1.北京科技大学材料科学与工程学院,北京100083)张俊明1,2军2 俞,J、峰2 兽警当璺誊苎曼麓翼篓奠煮曼≯司。:?山114011’ 川一P1’ 1叫 ‘ )380001s荃杨-林永康 (3.北京科技大学机械工程学院,北京 摘要:为提高冷连轧机组轧制力计算精度,采用RBF神经网络与数学模型计算轧制力,轧制力偏差在11%以 内,远小于单纯使用数学模型;而后组合使用长期数据修正网络、短期数据修正网络、速度修正网络(三者都为 RBF神经网络)进一步提高轧制力预报精度。上述方法已成功用于某2130mm冷连轧机组过程控制系统,误差在 士5%以内。这充分证明,RBF网络可以成功用于轧制过程控制。 关键词:长期数据修正网络;短期数据修正网络;速度修正网络;冷连轧机组轧制力 中图分类号:TG335.12文献标识码:A 文章编号:1007—2012(2008)01-0133-05 ofthecombinationofasortofRBFneuralnetwork Application inrollforcecalculationofcertaintandemcoldmill KANG YANG ZHANG LIUJunzYUXiao-fengz Quans Jun-minga’2 Yong-linl of ofScienceand 100083 (1.SchoolMaterialsScienceand China) Engineering,UniversityTechnologyBeijing,Beijing 114011 (2.ANGANGCO.,LTD.,AmhanIronandSteel Corporation,AnshanChina) Group 100083 (3.SchoolofMechanical ofScienceand China) Engineering,UniversityTechnologyBeijing,Beijing Abstract:To ofrollforcecalculationofTCM,firstRBFneuralnetworkandmathematicalmodelisusedtOcalcu- improve precision lateroll erroriswithin isle$sthan mathematicalmodel thenacombinationof force,the 11%and using only;and networkand ofthesethreeareRBFneuralnetworks) network,short-time-data speedcorrectingnetwork(all correcting correcting isusedto more.Themethodabovehas beenusedin
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