10.3969/j.issn.1000-3940.2012.04.028
基于BP神经网络的轧机油膜厚度补偿的测试与建模
针对单机架热轧中厚板轧机天铁2500mm中厚板生产线的油膜补偿问题进行了研究,用基于BP神经网络的方法建立了轧机油膜厚度补偿模型,并与已成熟应用的基于Reynolds方程的轧机相对油膜厚度补偿方法进行比较分析.结果表明,BP神经网络模型比基于Reynolds方程的轧机相对油膜厚度补偿方法具有预测精度高、样本学习时间快、收敛速度快的优点,BP神经网络模型可以对轧机油膜厚度进行良好的补偿.
BP神经网络、中厚板带钢、油膜厚度补偿、Reynolds方程
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TP29;TF31(自动化技术及设备)
河南省科技厅科技攻关资助项目122102210170;周口师范学院青年教师基金资助项目2012QNB07
2012-11-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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