基于BP神经网络的板形预测

摘要：

随着科学技术的发展,各领域对板带材的质量提出了更高的要求.板带材的质量主要指厚度、宽度和板形等,其中板形质量控制是国内外学者研究的重点.为了得到高质量的板带材,需要实现对板形的高精度控制,常常需要建立相关的板形控制模型.虽然传统的基于板形控制机理的数学模型已经取得了一些成就,但是在模型的参数设置上准确性和合理性存在一些问题[1],因此许多基于数据驱动的非机理预测模型随之产生.通过预测板形值,可以在板形偏差较大时通过提前修正参数进而提高控制器的性能.因此板形的预测控制方法一直是国内外研究的重点[2].

在线出版日期：2021-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-50