论文摘要
由于带钢热轧过程中跑偏的影响因素复杂,传统的机理预测模型难以保证跑偏预测的准确性。本文从数据驱动的角度出发,结合带钢轧制过程跑偏产生原理和实际生产数据,提出了一种基于主成分分析(PCA)与BP神经网络的组合模型用于预测带钢跑偏。该模型精度较高,对提高热连轧成品质量和轧制设备的寿命都具有重大意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 于景辉,赵德琦,王少
关键词: 带钢,轧制,主成分分析,神经网络,跑偏预测
来源: 山东冶金 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 马鞍山钢铁股份有限公司制造部,北京科技大学设计研究院有限公司
分类号: TP183;O225;TG335.11
DOI: 10.16727/j.cnki.issn1004-4620.2019.04.019
页码: 44-47
总页数: 4
文件大小: 1091K
下载量: 52
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