基于神经网络的板坯连铸二冷水动态控制模型
Dynamic Control Model for the Secondary Cooling of Slab Casting Based on Neural Networks作者机构：重庆大学材料科学与工程学院重庆400030
出 版 物：《重庆大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University)
年 卷 期：2007年第30卷第11期
页 面：37-41页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 080602[工学-钢铁冶金] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：以缩小板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,基于神经网络技术,建立以BP神经网络进行连铸二冷段的温度预测和运用模糊神经网络对二冷段的水量进行实时控制的动态控制模型,模型能及时根据拉速、温度的变化做出水量的动态调整和分配。针对某钢厂2#板坯连铸过程进行了仿真计算和现场应用测试,结果表明:该模型将二冷水量控制问题与铸坯在冷却过程中的温度状态相结合,能很好的响应现场的变化,及时给出二冷段水量的动态调节量。
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