基于免疫蚁群优化的板形控制人工智能模型研究

发布时间：2016-11-16 05:14

  本文关键词：基于免疫蚁群优化的板形控制人工智能模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

《燕山大学》 2012年

基于免疫蚁群优化的板形控制人工智能模型研究

辛宁  

【摘要】：板形控制在板带材生产过程中起着重要的作用，但是板形控制技术又是大中型板带轧机的关键技术和高难度技术，人工智能方法的出现为解决板形控制问题开辟了新的途径。本文将人工智能技术引入到板形自动控制过程中用以解决其难以建立精确的数学模型这一难题，将基于免疫优化的蚁群算法与BP(Back Propagation)神经网络相结合建立了基于免疫蚁群算法优化的BP神经网络板形控制系统。 首先，利用免疫操作优化蚁群算法。针对传统的蚁群算法在寻优过程中存在的收敛速度慢、容易出现停滞现象等缺陷，借鉴免疫系统的自我调节机制，提出了一种新的疫苗选取策略及疫苗接种方法，利用免疫算法的交叉和变异操作保持蚂蚁种群的多样性，将疫苗接种到变异后的抗体中使较优基因保存到下一代，设计了基于免疫优化的蚁群算法，，达到提高算法的收敛速度和避免停滞现象的发生的目的。 其次，建立基于免疫蚁群算法优化的BP神经网络板形控制预测模型。该预测模型利用基于免疫优化的蚁群算法对BP神经网络的各个参数值进行优化，通过蚂蚁行径路径上信息素的改变和期望转移程度来指导蚂蚁进行路径选择，并将蚂蚁选择的参数值赋予BP网络进行训练，解决了传统的BP算法由于采用梯度下降法而导致的网络训练速度较慢及易于收敛于局部极值的问题，从而提高了板形预测的精度。 最后，建立了基于动态影响系数矩阵的免疫蚁群BP神经网络板形控制模型。该控制模型将动态影响系数矩阵的方法引入到板形控制过程中，利用现场轧制数据和免疫蚁群BP神经网络建立了板形控制模型，利用不同轧制状态下的动态影响系数矩阵对板形进行控制，达到提高板形的控制精度的目的。

【关键词】：
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP18;TP273
【目录】：

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