DE-RF与模糊模型在热轧带钢板坯弯曲控制中的应用

摘要：

针对某厂2250 mm热轧带钢粗轧过程产生板坯弯曲影响带钢质量的问题,提出基于数据与专家经验融合的方法应用于板坯弯曲控制系统.首先建立差分进化算法优化随机森林模型解决板坯检测滞后预测精度不够问题,该模型有效预测第三道次粗轧出口板坯弯曲值,估计误差在允许范围内板坯比例为 96.3%.然后根据专家经验与数据建立模糊模型解决人工操作不确定问题,该模型分别得到两次辊缝倾斜值,实验结果表明模糊模型的计算值与实际值误差较小,能可靠地提供辊缝倾斜值.最后将两次辊缝倾斜值相加作为第二道次辊缝倾斜值,仿真分析结果表明,该方法能有效降低板坯弯曲,具有实际指导意义.

关键词：热轧粗轧、板坯弯曲、差分进化、随机森林、模糊模型

所属期刊栏目：28

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61763039

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：51-58