基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制

发布时间：2017-10-22 11:30

  本文关键词：基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制

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【摘要】：本论文简述了热轧带钢厚度控制系统的基本控制原理和方法。并对鞍钢集团朝阳钢铁有限公司1700ASP生产线厚度控制系统进行了介绍。为了提高热轧产品厚度控制精度,在鞍钢集团朝阳钢铁有限公司1700ASP生产线现有厚度控制系统的基础上对现场生产工艺和生产大数据进行了分析和研究,采用BP神经网络预测带钢厚度偏差及设计神经网络PID控制器,并与传统厚度控制系统进行了偏差预报及AGC控制曲线的比较。同时针对BP神经网络设计中的网络隐层数、各层神经元个数、学习算法等具体问题进行了研究,构建了基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制模型及AGC PID控制器。根据离线仿真结果分析表明基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制系统要明显优于传统厚度控制系统。在模型预测偏差网络训练方面,可得出同层别分组优化要优于同层别整体优化的热轧带钢厚度控制。在AGC PID控制器设计方面,可得出基于神经网络的PID控制器控制精度要优于传统的液压PID控制器,可实现PID控制器对P/I/D值的有效自动调节。通过实现结果可看出,基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制系统可保证全品种全规格全长度厚度精度控制(±50μm)达到99.5%以上。由于BP神经网络真正用于热轧带钢全长厚度控制的生产线还非常少,因而基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制的在线应用可以有效提高带钢厚度控制水平,其前景比较广阔,可以为企业增加显著经济效益。
【关键词】：热轧带钢 BP神经网络 PID控制器
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG334.9
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1 绪论9-12
• 1.1 课题研究背景9-10
• 1.1.1 热轧带钢厚度控制情况简介9
• 1.1.2 人工神经网络研究现状9-10
• 1.2 课题研究意义及主要内容10-12
• 1.2.1 课题研究意义10
• 1.2.2 课题研究主要内容10-12
• 2 朝阳钢铁热轧带钢厚度控制系统概况12-29
• 2.1 朝阳钢铁 1700ASP热轧线厚度控制机械设备概况12-15
• 2.1.1 热轧线设备组成及精轧区域设备概况12-14
• 2.1.2 热轧线精轧区域功能特点14-15
• 2.2 朝阳钢铁 1700ASP热轧线精轧设定计算模型15-19
• 2.2.1 负荷分配计算16-18
• 2.2.2 压下量分配计算18-19
• 2.3 液压AGC控制系统概况19-29
• 2.3.1 PID控制器概述19-21
• 2.3.2 PID控制器采用的控制规律21-25
• 2.3.3 PID控制系统25
• 2.3.4 AGC控制技术25-29
• 3 人工神经网络基本理论综述29-42
• 3.1 网络学习算法的基本类型[5]29-30
• 3.1.1 Hebb学习规则29
• 3.1.2 d 学习规则29-30
• 3.1.3 相近学习规则30
• 3.2 多层前馈型神经网络30-34
• 3.2.1 网络结构及其工作过程30-32
• 3.2.2 误差函数与误差曲面32-33
• 3.2.3 网络的学习规则—梯度下降算法33-34
• 3.3 BP神经网络模型及算法（误差反向传播算法）34-37
• 3.3.1 BP神经网络模型34
• 3.3.2 BP算法的数学描述34-37
• 3.4 前馈型神经网络结构设计方法37-42
• 3.4.1 输入输出层的设计37-38
• 3.4.2 隐层的设计38
• 3.4.3 逐次修剪法设计前馈型神经网络38-42
• 4 基于BP神经网络的热轧带钢厚度控制系统42-59
• 4.1 基于BP神经网络的带钢厚度控制基本思想42
• 4.2 BP神经网络带钢厚度控制系统的设计与技巧42-47
• 4.2.1 BP神经网络结构设计42
• 4.2.2 BP神经网络厚度控制模型的确定42-47
• 4.3 BP神经网络厚度预测模型离线学习及结果分析47-54
• 4.3.1 BP神经网络同层别整体优化47-50
• 4.3.2 BP神经网络同层别分组优化50-54
• 4.4 BP神经网络AGC PID仿真设计与结果分析54-59
• 4.4.1 增量式PID控制器算法54-55
• 4.4.2 BP神经网络AGC PID控制器的仿真设计55-58
• 4.4.3 BP神经网络AGC PID控制器仿真结果分析58-59
• 结论59-60
• 参考文献60-62
• 附录A 原文中用到的S函数62-64
• 致谢64-65
• 作者简介65-66

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本文编号：1078215