热轧带钢卷取温度智能预报系统及仿真程序的研究

摘要：

将先进的控制理论和智能优化算法应用于实际生产中,是进一步提高热轧带钢卷取温度控制精度的有效途径.在设计了"优生"和"返祖"两个新的遗传操作的基础上,提出了参数智能化设计的遗传算法,并将其应用于基于遗传神经网络的卷取温度预报系统;利用某钢厂热轧作业部的历史数据,对模型进行了有导师训练和离线测试;基于MFC(微软基类库)的仿真程序结果表明:该卷取温度预报系统预报精度高,且算法收敛速度快,不仅可以提高热轧带钢的产品质量,同时为发展高端、高附加值的带钢产品提供了有力的技术支持.

关键词：卷取温度、遗传算法、微软基类库、优生、返祖、神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：National Key New Product Plan of China;Science and Technology Development Plan of Ji-lin Province;国家重点新产品计划;吉林省科技发展计划

在线出版日期：2020-04-14（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：39-46