基于鲁棒学习的精轧宽展及拉窄综合预报

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1、基于鲁棒学习的精轧宽展及拉窄综合预报本文由zhangli_528贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。２００４年第ｌ期宝钢技术５５基于鲁棒学习的精轧宽展及拉窄综合预报吕立华１，张健民１，朱健勤２，侯悦２（宝钢股份公司１．技术中ｏ；２．设备部，上海２０１９００）摘要：分析了遗传系数学习时所遇到的问题，提出了鲁棒学习的概念和方法；以２０５０热轧精轧自然宽展为倒，指出了现有精轧自然宽展模型的不足，提出了精轧宽度变化预测的统计模型，并基于遗传系数鲁棒学习方法进行了仿真研究。研究结果表明，文章提出

2、的方法是行之有效的。关键词：遗传系数；鲁棒学习；自然宽展；综合预报中图分类号：ＴＰ３１，ＴＧ３３３．７＋ｌ文献标识码：Ｂ文章编号：１００８—０７１６（２００４）０１—００５５—０４ＩｎｔｅｇｍｔｅｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢ船ｅｄｏｎＲｏｈｕｓｔＬｅａｍｉｎｇｆｏｒＷｉｄｔｈＳｐｒｅａｄａｎｄＰｌｌｌｌｏｆＦｉＩｌｉｓｌｌＲｏｕｉｎｇ１．工口胙＾Ｈ口，Ｚ黝ⅣＧ胁ｎ－小帆２．Ｚ日Ｕ肺ｍ咖．日Ｄｃ，ｈＰ（１．Ｂ舯ｓｔｅｅｌＴｅｃｈｎｏｌｏ鲆Ｃｅｎｔｅｒ，２．Ｂａ∞ｔｅｅｌＥｑｌＩｉｐｍｅｎｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ—ＳｈａｎｇｌＩａｌ２０１９００．

3、ｃｈｉ曲）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐ打ｍ８ｒｙ０ｆｐｍｂｌｅｍｓｉｎｌｅａｍｉ“ｇｉｒｌ上ｌｅ五ｔｅｄｐａｒａｎｌｅｔｅ璐ａｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃｏｎｃｅｐｔａｎｄｍｅｌｈｏｄｓｍｂｕｓｔｌｅａｍｉ“ｇｗｉｔｈａｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｄｉｓａｄｖａｎｔ８９ｅｓ０ｆｔｈｅｎａｌｕｒａｌ印ｒｅａｄＩｎｏｄｅｌｆｏｒｎｎｉｓｈｒ０１ｌｉ“ｇａ陀ｐｏｉｎｔｅｄ８ｓｏｎｏｕｔｎａｔｕｍｌｓｐｒｅａｄｏｆ２０５０ｍｍｈｏｔｎｎｉｓｈｍｌｌｉ“ｇｍｌｌｉ“ｇｉ８ａｎｅｘａｍｐｌｅ．Ａｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｎｏｄｅｌｆｏｒｏｎｗｉｄｔｈ—ｃｈａｎｇ

4、ｉｎｇｌｅａｍ－ｐｒｅｄｉｃｔｊｏｎｆｏｒ６ｎｉｓｈｐ。叩ｏｓｅｄａｎｄｌａｓｔｕｄｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｂａｓｅｄｔｏｔｈｅｒｏｂｕｓｔｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄ８ｐｍｐｏｓｅｄｉｎＩｈｅｐ８ｐｅ。ｐｍｖｅＫｅｙｂｅｅｆｒｅｃ“ｖｅＷｏｒｄｓ：Ｉｎｈｅｎｔｅｄｐａｍｍｅｔｅｒ；Ｒｏｂｕｓｔｌｅａｍｉｌｌｇ；Ｎａｔｕｒａｌｗｉｄｔｈ８ｐｒｅａｄ；Ｉｎｔ８９ｒａｔｅｄｐ弛ｄｉｃｔｉｏｎｌ前言误差和系统误差；第四个问题是粗轧段同时可能有多块带钢存在，要考虑学习结果利用的时机问题。吼上

5、四个问题的解决跟数据的使用密切相关，为了提供一个稳健的遗传系数学习方法，本文从数据人手，提出鲁棒学习的概念；分析了以上四个问题对学习鲁棒性的影响，提出了相应的解决办法，并通过推理决策的方式给出了鲁棒学习算法；分析了现有精轧自然宽展模型的不足，提出了精轧宽度变化的统计预测模型；最后基于遗传系数鲁棒学习方法，研究了精轧宽度变化的预测，结果表明本文提出的方法是正确的、可行的。２遗传系数鲁棒学习遗传系数学习方法有两类，一是对应平移变换的加性学习方法，二是对应旋转变换的乘性学习方法。本文主要以加性学习方法为例，其定义遗传系数学习是一种工程实际中简

6、化的自适应学习方法，其理论基础是统计学。这就要求用于学习的样本能够代表总体，要符台统计学的基本规律。控制里的自适应学习对噪声有要求，即要考虑学习的收敛性问题。而热轧过程机里的自适应学习有所不同，首先它用到的数据已经过前置机统计处理，另外它把传统的自适应方法（新参数估计值＝老参数估计值＋增益矩阵×新息）简化为遗传系数学习，所以应该把考虑问题的重点放在样本数据的利用上。第一个问题是前置机对测量值的平均化处理不是鲁棒的，它的污染崩溃率为０；第二个问题是学习时要考虑带钢和带钢之间的规律性；第三个问题是学习时要考虑模型吕立华博士１９６７年生２００

7、１年毕业于浙江太学现帆事订算机自动化专业电话５卵８０８８０—２１８５万　方数据５６宝钢技术２００４年第ｌ期如下：定义ｌ：加性学习方法后计算值和实际值的偏差为：Ⅳ’（ｎ）＝，Ｄ（ｎ）一，（ｎ’，卢７，ｙ’，…Ａ’；川设预汁算模喇为／（。，卢，ｙ，…ｎ；ｎ），后汁箅模型为，【ｎ’，ｐ’，ｙ’．…Ａ７；一），模型实测值为，０甑㈣＝甑。。＋占－△，’（ｎ）式中，ｄ是平滑系数。则加性学习方法是：…（”），其中参数ａ，ｐ，ｙ，…Ａ是估计值，参数ａ’，口’．ｙ’，…Ａ’是实际值，ｎ代表带钢号，那么模型，ｎ。。（。，卢，ｙ．…Ａ；Ｈ＋１）；，（ｄ，卢，

8、ｙ，…ｎ；ｎ＋１）＋Ⅳ耻。／…（ｄ７，ｐ’，ｙ’，…＾’；ｎ＋Ｉ）＝，（ｄ’，ｐ’，ｙ７，…ｎ’；，ｆ＋１）＋Ａ，ｊ。。定义ｌ用到了实际值和估计值，这些数据的作用是不一样的，要医别对待。有些数据是有效的、有