检索结果-内蒙古大学图书馆

中南大学学报（自然科学版） 2014年第10期45卷 3398-3407页

作者：王健肖宏张晶旭燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004 一重大连设计研究院辽宁大连116600

针对某厂热连轧精轧机组预设定模型的自学习模块进行研究。在短期自学习方面,提出一种多变量控制的平滑系数模型,研究结果表明:所提出的模型优化效果明显优于以往单变量控制平滑系数模型;长期自学习方面,主要研究长期自学习的启动条件,... 详细信息

针对某厂热连轧精轧机组预设定模型的自学习模块进行研究。在短期自学习方面,提出一种多变量控制的平滑系数模型,研究结果表明:所提出的模型优化效果明显优于以往单变量控制平滑系数模型;长期自学习方面,主要研究长期自学习的启动条件,以及换层别后首块钢学习系数的选取策略。在长期自学习启动条件中加入规格变化程度的判定条件,在保证预报精度的前提下,有效减少了长期自学习启动次数,保证了自学习的连续性。其次,在原自学习模型中加入趋势学习系数,在一定程度上修正了长期自学习系数中所包含的设备状态信息,提高了长期未轧制层别的轧制力预报精度。最后,优化了从未轧制过层别初始自学习系数的选取策略,通过对已轧层别中相似层别学习系数的学习,有效提高了从未轧制的层别的轧制力预报精度。

关键词：热带钢精轧机组模型自学习短期自学习长期自学习

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首钢京唐1580热连轧精轧模型自学习功能及应用

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冶金自动化 2013年第6期37卷 34-37页

作者：何凌云龚彩军北京首钢自动化信息技术有限公司自动化研究所

首钢京唐1580热连轧生产线精轧设定模型自学习采用分钢族、分钢种、分规格和分机架的处理方式,针对主要的工艺参数建立了短期和长期自学习算法。通过中间间接变量的导出、参数估计和平滑处理等步骤进行模型参数的自学习,提高了设定模型... 详细信息

首钢京唐1580热连轧生产线精轧设定模型自学习采用分钢族、分钢种、分规格和分机架的处理方式,针对主要的工艺参数建立了短期和长期自学习算法。通过中间间接变量的导出、参数估计和平滑处理等步骤进行模型参数的自学习,提高了设定模型的预报精度;通过自学习层别的细化大大改善了变钢种、变规格轧制时成品厚度及终轧温度偏差较大的现象。自学习功能投入后,运行稳定,效果良好。

关键词：热连轧过程控制系统精轧机组设定模型模型自学习

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模糊控制在模型自学习中的应用与研究

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选煤技术 2004年第1期32卷 15-16页

作者：刘学东唐山学院河北唐山063000

介绍了模型自学习的一种方法和应用模糊控制以解决实时控制中在线模型的建立问题。

关键词：模糊控制模型自学习实时控制在线模型自寻优工业控制

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五机架冷连轧机轧制规程优化及模型自学习研究

五机架冷连轧机轧制规程优化及模型自学习研究

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作者：李兴强燕山大学

学位级别：硕士

轧制规程是板带生产的主要工艺技术内容,是轧机生产能力发挥、产品质量精度及板形质量的根本保证。提高带钢质量有两个方面:一是带钢咬入前轧制规程的优化设计;二是轧制过程的在线模型自适应与自学习。鉴于轧制过程影响因素复杂以及各... 详细信息

轧制规程是板带生产的主要工艺技术内容,是轧机生产能力发挥、产品质量精度及板形质量的根本保证。提高带钢质量有两个方面:一是带钢咬入前轧制规程的优化设计;二是轧制过程的在线模型自适应与自学习。鉴于轧制过程影响因素复杂以及各影响因素随时间变化,难于用机理模型描述,将人工智能方法用于过程控制的研究,是目前提高过程控制技术的有效方法。首先,对冷轧机的各种数学模型进行了逐一分析,确定了适合于冷连轧轧制规程的主要数学模型,并根据冷连轧轧制过程特点,指出了不同目标函数在求解算法上的局限性和不足。其次,在分析冷连轧轧制规程特点的基础上,以各机架轧制力负荷相对均衡为目标函数,在设备条件和工艺条件的约束范围内,利用自适应遗传算法进行了冷连轧轧制规程优化研究,实现了各机架轧制负荷的均衡分配;由于自适应遗传算法搜索的遗传代数很大,因而对其进行了适当的改进,再以轧制功率负荷相对均衡为目标,利用改进的自适应遗传算法进行了规程优化研究,仿真实验结果表明,所利用两种算法均克服了传统优化算法的局限性和不足。最后,考虑到轧制过程中轧制力模型随时间和轧制条件的不同而时常发生改变,设计了一种以摩擦系数和变形抗力为主要影响因素的间接模型自学习算法,进而对轧制力模型进行了间接模型自学习,仿真实验结果表明自学习后轧制力的设定精度有了显著提高。

关键词：轧制力模型轧制规程优化模型自学习自适应遗传算法

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热带钢精轧机组预设定模型的自学习研究

热带钢精轧机组预设定模型的自学习研究

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作者：张晶旭燕山大学

学位级别：硕士

提高热带钢轧制过程中的模型预报精度，一直是热连轧自动控制技术不断追求的目标。虽然采用改进数学模型本身结构和优化模型系数的方法能够在一定程度上提高模型的精度，但是由于实际工况的多变性，模型精度提高程度十分有限。因此本文... 详细信息

提高热带钢轧制过程中的模型预报精度，一直是热连轧自动控制技术不断追求的目标。虽然采用改进数学模型本身结构和优化模型系数的方法能够在一定程度上提高模型的精度，但是由于实际工况的多变性，模型精度提高程度十分有限。因此本文采用模型的自学习方法，根据现场实际轧制状况，对数学模型进行实时、在线的修正，以跟踪实时变化的轧制状态，提高模型的在线控制精度。本文在查阅了大量资料的前提下，总结了近几年国内外模型自学习功能的研究进展和发展趋势，根据模型自学习的研究现状，对热带钢精轧模型的自学习功能做了进一步的研究。根据某厂1780mm热连轧精轧模型自学习功能所存在的问题，本文将精轧模型自学习分为长期自学习和短期自学习两方面进行研究。短期自学习的研究重点是指数平滑法中平滑系数模型的改进，提出了一种多变量控制的平滑系数模型，经过自学习仿真计算，证明了改进模型的合理性，改进效果明显优于以往单变量控制平滑系数模型。在长期自学习方面，主要研究了长期自学习的启动条件，以及换层别后首块钢学习系数的选取策略。首先，在长期自学习启动条件中加入了规格变化程度的判定条件，在保证预报精度的前提下，有效减少了长期自学习启动次数，保证了自学习的连续性。其次，在原自学习模型中加入了趋势学习系数，在一定程度上修正了长期自学习系数中所包含的设备状态信息，提高了长期未轧制层别的轧制力预报精度。最后，改进了从未轧制过层别初始自学习系数的选取策略，通过对已轧层别中相似层别学习系数的学习，有效提高了从未轧制的层别的轧制力预报精度。

关键词：热带钢精轧机组模型自学习短期自学习长期自学习

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武器效能评估模型及其自学习的研究与实现

武器效能评估模型及其自学习的研究与实现

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作者：杨欣东南大学

学位级别：硕士

随着科学技术的不断发展,高新技术武器大量运用于海上军事作战领域,同时海洋环境要素也极大地影响着武器效能的发挥。研究在特定气象水文要素环境下武器作战效能的评估问题,对于提高武器作战水平,更好地辅助军事行动决策具有重要意义。... 详细信息

随着科学技术的不断发展,高新技术武器大量运用于海上军事作战领域,同时海洋环境要素也极大地影响着武器效能的发挥。研究在特定气象水文要素环境下武器作战效能的评估问题,对于提高武器作战水平,更好地辅助军事行动决策具有重要意义。另外数据库建立初期,武器作战信息匮乏,解决这种情况下的武器效能评估问题,同时提高模型的评估精度和参考性,是很多学者的共同研究目标。为此,本文对这些问题展开了一系列研究。支持向量回归机(SVR)能较好地解决武器效能评估中出现的非线性、高维度和小样本等问题,但是武器效能受作战环境要素影响显著且不同的要素影响程度不尽相同。为了充分利用环境要素重要性差异,提高评估精度,本文提出了一种特征加权支持向量回归机(WSVR)评估模型。该模型采用基于G1法的主观法与灰色关联分析的客观法的组合权重方法来获取环境要素权重并据此改进了SVR模型,给出了算法实现步骤。最后基于实例验证并与其他模型的对比分析,来验证模型的性能。为进一步提高模型评估精度,有必要对模型实施参数优化。为了克服标准粒子群算法(PSO)易陷入局部极值、后期收敛速度慢、精度差等缺点,提高PSO算法的全局收敛能力,本文综合模拟退火(SA)算法和混沌(C)思想,提出了一种改进的混沌模拟退火粒子群(CSA-PSO)算法,并给出了算法的流程图及实现步骤。然后,基于实例分析来测试验证算法的性能,并对WSVR评估模型的参数进行了优化。最后,针对数据信息缺乏的武器效能评估问题,本文引入衍生推理机制。利用与待评估实例具有较高相似度的一种或多种武器的样本数据,从通用模型库中自适应地选择最合适的模型,通过样本训练得到该武器专用评估模型。为了提高模型的评估精度和可靠性,本文引入了评估模型的自学习机制,按照一定规则进行模型的二次训练,并更新专用模型以完成模型自学习。本文最后,基于UML建模和.NET三层架构模式,完成了武器效能衍生推理和模型自学习功能模块的设计与实现。

关键词：效能评估 WSVR CSA-PSO 衍生推理模型自学习

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基于改进粒子群优化的轧制力反建模型及自学习

基于改进粒子群优化的轧制力反建模型及自学习

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作者：闫晓莹燕山大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步,铝合金产品应用范围也越来越广,同时对铝制产品的精度要求也越来越高。在轧制过程中,轧制力对于板带才的质量与性能有着很重要的作用。目前,实际生产中,轧制力模型多采用传统理论计算获得,其精度远远不能满足当代对... 详细信息

随着科学技术的进步,铝合金产品应用范围也越来越广,同时对铝制产品的精度要求也越来越高。在轧制过程中,轧制力对于板带才的质量与性能有着很重要的作用。目前,实际生产中,轧制力模型多采用传统理论计算获得,其精度远远不能满足当代对铝制品的高质量要求。铝热连轧的轧制过程相对比较复杂,不像钢种那么容易控制,轧制系统中的轧制力、压扁半径、张力、轧制速度等参数之间具有复杂的关系,因此依据传统公式和经验值不能高精度的进行预测。高精度的预测轧制力是铝板带质量的有力保障,因此本文在分析了传统理论轧制数学模型后,采用改进粒子群算法对最近邻聚类算法的聚类半径进行优化,然后用最近邻聚类算法计算RBF神经网络隐含层的中心向量,两者的有力结合合理的确定了RBF神经网络的隐含层结构,最后依据RBF神经网络的非线性逼近能力和自学习特性,提出了基于RBF神经网络的建模方法。本文将提出的算法应用在某铝厂“1+4”铝热连轧改造现场的精轧机组部分的轧制力预报,以现场采集的实际数据对所建立模型进行训练和测试。并与基本粒子群算法优化的RBF神经网络比较,仿真结果表明其在预报精度和收敛速度上都有很大提高,有效地提高了轧制力的预报精度,最后为了使所建立的模型达到更好的适应现场实际条件,本文还简要介绍了模型自学习的应用。

关键词： RBF神经网络改进粒子群算法轧制力预报模型自学习

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带钢热连轧机组温度模型及其自学习方法

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东北大学学报（自然科学版） 2009年第3期30卷 369-372页

作者：李海军时立军徐建忠王国栋东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110004 中国海洋石油工程股份有限公司天津300452

介绍了带钢热连轧机组温度模型以及目前常用的温度模型自学习方法.针对目前常用的温度模型自学习方法的不足,提出了一种分区补偿法用于温度模型自学习,该方法按一定的分配系数将终轧温度偏差分配到各冷却区段,温度偏差分配系数可以根据... 详细信息

介绍了带钢热连轧机组温度模型以及目前常用的温度模型自学习方法.针对目前常用的温度模型自学习方法的不足,提出了一种分区补偿法用于温度模型自学习,该方法按一定的分配系数将终轧温度偏差分配到各冷却区段,温度偏差分配系数可以根据各机架轧制力情况进行调节,所以在保证终轧温度预测精度的同时,也提高了轧制力的预测精度.这种新型的温度模型自学习方法被成功地应用于天津荣程750 mm精轧机组,取得了较好的应用效果.

关键词：热轧带钢温度模型模型自学习轧制力终轧温度

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治金加热炉预测模型及其自学习系统

治金加热炉预测模型及其自学习系统

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作者：臧鑫浙江大学

学位级别：硕士

加热炉是钢铁生产过程中不可缺少的热工设备,它的功能是按生产节奏均匀加热钢坯,使钢坯表面温度及内部温度分布满足轧制要求。加热炉能耗占轧制工序的50%左右,占整个钢铁生产能耗的20%左右,直接影响钢铁工业的生产成本与能耗。加热炉的... 详细信息

加热炉是钢铁生产过程中不可缺少的热工设备,它的功能是按生产节奏均匀加热钢坯,使钢坯表面温度及内部温度分布满足轧制要求。加热炉能耗占轧制工序的50%左右,占整个钢铁生产能耗的20%左右,直接影响钢铁工业的生产成本与能耗。加热炉的优化控制,能够保证产品质量、提高钢坯加热效率、降低钢铁工业成本以及节能降耗。加热炉温度预测模型是优化控制的关键技术,模型精度将直接影响加热炉优化控制效果。本文结合钢坯加热过程的特点以及加热炉温度预测模型存在的问题,提出了加热炉温度预测模型的建立与基于不完全信息的自学习方法,研究内容主要包括： (1)建立具有高精确性的加热炉温度预测模型。模型建立过程中,以热力学基本定律作为理论基础,充分考虑加热炉内钢坯热量的传递关系,分析钢坯温度在不同维度的分布规律,建立了钢坯加热过程的多维模型。 (2)设计了基于不完全信息的加热炉自学习系统。由于对流、辐射传热机理复杂,模型的边界条件中包括一些不能通过理论推导准确获取的参数,为了降低这些参数的不精确性对模型精度的影响,应用基于模型灵敏度分析的自学习算法,对加热炉温度预测模型进行实时在线自学习。 (3)基于C#与Oracle数据库工具,研发加热炉二级控制系统平台。加热炉二级控制系统平台,可以实现从钢坯进入加热炉到出炉的信息跟踪收集与处理、模型温度计算、出炉温度预测等功能。

关键词：加热炉预测模型边界条件不完全信息模型自学习模型灵敏度加热炉二级控制系统平台

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板形设定模型参数优化与控制技术应用

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钢铁 2019年第2期54卷 41-47页

作者：李伯群范璇李伟红张大庆范垂林辽宁科技大学电信学院辽宁鞍山114051 鞍山钢铁股份有限公司板带热轧厂辽宁鞍山114001

板形设定模型是整个板形自动控制系统中非常重要的一部分,决定着带钢头部板形的控制精度。板形精度既为热轧带钢的一项重要质量指标,又为衡量产品市场竞争力的主要因素。板形控制是带钢热轧的核心技术,为目前轧制技术研究开发的热点。... 详细信息

板形设定模型是整个板形自动控制系统中非常重要的一部分,决定着带钢头部板形的控制精度。板形精度既为热轧带钢的一项重要质量指标,又为衡量产品市场竞争力的主要因素。板形控制是带钢热轧的核心技术,为目前轧制技术研究开发的热点。阐述了鞍钢1780线PC轧机板形设定模型功能和构成,对轧辊热凸度模型参数进行了优化,在模型自学习中对各机架给予适量的平直度及凸度反馈,从而提高了板形设定模型精度。由于实际轧制过程的非线性、时变性,传统PID的控制已近极限,为进一步提高控制品质,板带平直度反馈采用非线性PID控制策略,其参数整定范围较宽,易于工程实现。通过对现场大量的轧制数据统计,在应用模型参数优化程序后,热轧板的平直度与凸度的头部命中率有了一定的提高。

关键词：热连轧热凸度模型模型自学习非线性PID控制

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