基于神经网络的拉矫机控制模型建立.pdf

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1、·6·重型机械2016NO．1·新技术新设备·基于神经网络的拉矫机控制模型建立马伟然，程军周，任玉成，张康武(中国重型机械研究院股份公司，陕西西安710032)摘要：针对冷轧宽带钢连续生产线上的拉矫机，建立可针对不同钢种、规格、来料板形的拉矫机压下量、延伸率和工艺张力等重要工艺参数的设定模型，结合对拉矫变形过程的力学分析和现场实测数据统计与分析的结果，从板形良好的钢卷中择取有代表性的生产数据作为训练样本，将良好的操作经验转化为数学模型，利用BP网络模型的自适应和自学习优势设定带钢拉矫过程中的工艺参数。此模型可以将新的样本随时添加到网络的矩阵，对新品种具有较

2、好的扩展能力。经现场试用表明，模型能准确地预设定拉矫机工艺参数，满足工厂生产要求。关键词：神经网络；拉矫机；延伸率；数学模型；张力控制中图分类号：TG333文献标识码：A文章编号：1001—196X(2016)01—0006—04TensionlevlercontrolmodeldesignbasedonneuralnetworkmethodMAWei-ran，CHENGJun-zhou，RENYu—cheng，ZHANGKang-WU(ChinaNationalHeavyMachineryResearchInstituteCo．，Dd．，Xi’an710

3、032，China)Abstract：Onthecontinuouslineofcoldrolledstrip，parameterssettingofthetensionlevelerincludein—termesh，elongationandprocessingtension．Toestablishthetensionlevellerparameterssettingmodel，itshouldconsiderthestripsteeltypevariety，speciesandstripflatness．Combinedthemechanismana

4、lysisoflevelingprocesswithpracticalstatisticalproducingdataandresults，takingtherepresentativecoilsdatawhichhavethewellflatnessastrainingsampleoftheBPneuralnetwork，andtransformingthewelloperationexperienceoftheworkersintomathematicsmodelthissuperiorityofautoadaptiveandself-studyisu

5、sedfortheprocessingparame—tersettingofstripTensionleveller．NewsamplescanbeappendedtotheBPmatrixinthismodelatanymo—ment，SOithasanex-pendingcapabilitytonewspecies．Theresultsdemonstratethatitcanaccuratelypresetthelevellerprocessingparameter，andsatisfyproductionrequirementinfactory．Ke

6、ywords：neuralnetwork；tensionleveler；elongation；mathematicsmodel；tensioncontrol进，对冷轧薄板的需求量不断增加，同时，对板0前言带质量提出了越来越严格的要求，带材质量已日随着航天、国防、家用电器、印刷、制罐等益成为影响产品竞争力的首要因素。良好的板形工业的迅速发展，尤其是我国汽车工业的突飞猛作为衡量板带质量的一个重要标准，不仅是用户的要求，也是生产者保证后续工序顺利进行的要求。因此，在各工序中采取措施来提高其质量便收稿日期：2015—08一l1；修订日期：2015—1O一17基金项

7、目：2013年度科研院所技术开发研究专项资金资助项目成为板带生产厂家的当务之急。拉伸弯曲矫直技(2013EG119117)；陕西省2013年重大科技创新项目术能有效地改善、消除各种板形缺陷，从而改善专项资金资助项目(2013ZKC(二)O1—01)薄板带质量。作者简介：马伟然(1984一)，男，工程师，从事板带精整及处理专业研究与设计工作。2016NO．1重型机械·7·径、张力的大小及延伸率等工艺因素对矫直后板1拉矫原理及国内拉矫工艺参数控形影响较大。尽管拉弯矫直机的应用已很广制现状泛，但在实际生产中，拉矫机的设计和工艺参数拉矫原理是弹塑性拉弯矫直理论。带

8、材在轧的设定与调整一般根据经验提出，缺乏科学的理制及平整工序中由于