王　莉，王冬青，王二元
北京科技大學(xué)鋼鐵流程先進控制教育部重點實驗室，北京

摘　　　要：溫度是帶鋼熱連軋過程中幾個較重要的工藝參數(shù)之一，由于溫度將直接影響到熱軋軋制力，因此精確預(yù)報各道次，特別是精軋機組各機架的軋制溫度，是保證厚度、板形及寬度數(shù)學(xué)模型命中率的關(guān)鍵。而精軋溫度預(yù)報技術(shù)是熱連軋的核心技術(shù)。由于傳統(tǒng)的模型技術(shù)已經(jīng)不能進一步提高精軋溫度的預(yù)報精度，針對帶鋼熱連軋精軋溫度傳統(tǒng)模型的固有缺陷，根據(jù)ＣＭＡＣ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的泛化能力，并且誤差收斂速度快的特點，提出了基于ＣＭＡＣ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱連軋精軋溫度預(yù)報模型。運用實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)對該網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練和測試。結(jié)果表明，該ＣＭＡＣ模型能準(zhǔn)確、實時地預(yù)報精軋溫度，實現(xiàn)了通過提高精軋溫度預(yù)報精度來達到提高帶鋼終軋溫度命中精度的目的。通過ＣＭＡＣ預(yù)報精軋溫度方法與傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)Ｐ皖A(yù)報相比，ＣＭＡＣ系統(tǒng)誤差的響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性好，此模型具有良好的在線應(yīng)用前景。

關(guān)　鍵　詞：精軋溫度；ＣＭＡＣ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；溫度預(yù)報

１　引　言
熱連軋帶鋼的精軋過程是一個非線性、有滯后的傳熱軋制過程，其中終軋溫度的命中精度是描述帶鋼精軋溫度控制好壞的較重要的指標(biāo)［１］。在實際生產(chǎn)過程中，精軋溫度控制主要依賴傳統(tǒng)的溫度數(shù)學(xué)模型，并通過對模型中的某些模型系數(shù)進行自學(xué)習(xí)修正來提高控制精度。但是由于溫度模型的系數(shù)確定比較粗糙，導(dǎo)致精軋溫度的控制精度不高。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＡＮＮ）可以實現(xiàn)非線性映射，它具有并行處理、記憶和學(xué)習(xí)的能力，可以滿足精軋溫度控制的要求。傳統(tǒng)的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于全局逼近網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)速度較慢。而小腦模型ＣＭＡＣ具有局部逼近能力，學(xué)習(xí)速度快，且不存在局部極小值問題，泛化性強［２］。所以本文提出了將ＣＭＡＣ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于精軋溫度預(yù)報，仿真實驗結(jié)果表明ＣＭＡＣ精軋溫度預(yù)報的精度較高、響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性好。

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