模糊神经网络融合建模方法及其在轧制力控制中的应用

摘要：

针对目前热轧中神经网络控制模型不能满足一些特殊轧制规律钢种精度要求的问题,在深入研究现有热轧模型建立与优化的基础上,结合模糊控制技术,提出在神经网络的基础上建立基于模糊规则补偿模型的融合建模方法.针对两类特殊钢种的特性,详细阐述了基于模糊规则补偿模型的建立及实际应用过程,并根据实际生产经验给出建模中规则库的建立过程.实际生产过程应用结果表明,所提出的模糊神经网络融合建模方法可以有效提高轧制力计算精度和厚度控制精度,从而提高热轧带钢产品质量.

关键词：热轧、轧制压力、神经网络、模糊技术、融合建模

所属期刊栏目：31

资助基金：山西省重点研发计划资助项目201903D121062

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：52-58