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改进HGWO-SVR模型的带钢厚度预测系统研究与实现

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改进HGWO-SVR模型的带钢厚度预测系统研究与实现

作者：肖雪冬辽宁大学

学位级别：硕士

随着我国工业的发展,科技的进步,越来越多传统工业与现代科技相结合,向精细化和自动化管理发展,同时工业为人们提供的产品,不论是其性能还是功能都有所提高。因此对工业产品中应用最广泛的钢材,也就提出更高的质量要求。带钢轧制过程中... 详细信息

随着我国工业的发展,科技的进步,越来越多传统工业与现代科技相结合,向精细化和自动化管理发展,同时工业为人们提供的产品,不论是其性能还是功能都有所提高。因此对工业产品中应用最广泛的钢材,也就提出更高的质量要求。带钢轧制过程中,对带钢厚度精度的控制是提升其质量的关键。但由于其工艺流程复杂,导致影响带钢厚度变化的因素众多,且不同因素对带钢厚度影响程度不同,各因素对其影响呈非线性变化。因此,若要出口高质量优质带钢,对厚度精度的智能控制是亟待解决的问题,传统的控制方法不能满足带钢厚度的精度需求,随着人工智能在各行业领域内的不断发展,轧制智能控制也成为人工智能研究的一个重要方向。在机器学习理论的基础上,本文设计一种改进差分灰狼算法优化支持向量回归(HGWO-SVR)模型的带钢厚度预测系统。由于传统的SVR模型进行回归预测时,受惩罚因子P和核函数参数σ影响,导致预测结果不理想。本文将灰狼算法引用到SVR模型对参数P和σ的寻优过程中,但因其存在初始种群随机易陷入局部最优且后期全局搜索能力弱的问题,本文将差分进化算法混合到灰狼算法中,保持灰狼种群多样性,并对原始灰狼算法进行改进提出一种改进差分灰狼算法,从而提高预测精度。最后将改进HGWO-SVR预测模型应用在工业带钢轧制中,对带钢厚度进行预测。本系统使用国内某钢铁集团工厂带钢轧制过程中产生的实际数据作为预测模型的样本集。系统分为以下五大模块:信息录入模块、系统管理模块、数据管理模块、预测模型构建模块、带钢厚度预测模块。其中数据管理模块中,使用互信息计算方法,选择出对板带钢厚度影响较大的特征,并对选择的参数数据进行标准化处理,作为模型的输入;预测模型构建模块,采用处理好的训练集数据,并运用改进HGWO算法对SVR模型中参数进行寻优,构建预测模型。使用改进HGWO-SVR模型进行带钢厚度预测能有效提高预测精度。通过反复测试,本文设计的预测系统的预测结果满足带钢轧制在厚度方面的质量要求,系统在功能、性能上达到预期标准。

关键词：支持向量回归灰狼算法差分进化带钢厚度互信息

IBCO-LSTM带钢厚度预测系统研究与实现

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IBCO-LSTM带钢厚度预测系统研究与实现

作者：张蕾辽宁大学

学位级别：硕士

随着汽车工业、机械制造业、日用五金等领域蓬勃发展,带钢需求量日益增加,且对带钢质量的要求也越发严格。带钢厚度精度是衡量带钢质量的重要指标,因此控制带钢出口厚度精度是轧制工业领域出口优质带钢成品亟需解决的首要问题。然而,在... 详细信息

随着汽车工业、机械制造业、日用五金等领域蓬勃发展,带钢需求量日益增加,且对带钢质量的要求也越发严格。带钢厚度精度是衡量带钢质量的重要指标,因此控制带钢出口厚度精度是轧制工业领域出口优质带钢成品亟需解决的首要问题。然而,在实际轧制过程中,影响带钢厚度的众多因素具有时变性、耦合性、严重非线性等特点,传统带钢厚度预测算法难以准确建模非线性关系并且往往忽略掉一些重要因素。与此同时,现存人工智能算法对非线性带钢时序序列特征挖掘还不够深入,预测精度不高。因此寻找一种新颖且适合处理带钢厚度预测问题的人工智能算法是本文研究的重点。近年来,深度学习算法给非线性时序预测问题带来新的解决方法。本文提出改进边牧算法优化长短期记忆网络（IBCO-LSTM）带钢厚度预测系统,由于LSTM预测精度受到隐藏层神经元数目和学习率等关键超参数影响,所以引用优秀的边牧优化算法对LSTM进行参数寻优。同时针对算法存在初始种群分布不均和种群部分个体寻优状态不准确的问题进行改进。首先,提出利用帐篷映射（Tent map）初始化种群分布,提高初始种群分布质量,进而改善算法全局搜索能力;其次,将动态加权策略引入种群部分个体速度更新公式,提高算法的局部寻优精度。最后利用IBCO搜索LSTM最佳参数,建立最优IBCO-LSTM预测模型,实现带钢厚度预测。本系统设计开发五个功能模块,依次为注册登录、用户管理、数据处理、预测模型构建和厚度预测模块。数据处理模块引用互信息对数据进行特征选择,然后采用最值归一化方法对数据进行归一化处理,最后将数据集划分为输入到模型中的训练集与测试集;预测模型构建模块利用IBCO搜索LSTM最佳参数,训练最优模型;厚度预测模块利用训练好的模型实现带钢厚度预测。本文将国内某钢铁集团实测带钢数据作为实验数据。通过对比实验验证IBCO-LSTM模型相较传统模型具有更好的预测效果。经后续反复测试,证实本文提出的IBCO-LSTM带钢厚度预测系统能够在带钢轧制领域中有效应用。

关键词：带钢厚度互信息边牧优化算法长短期记忆网络帐篷映射

改进极限学习机带钢厚度预测系统的设计与实现

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改进极限学习机带钢厚度预测系统的设计与实现

作者：石振桔辽宁大学

学位级别：硕士

随着社会的进步,汽车、家电、电子产品等许多行业得到快速发展,同时也提高对工业轧制产品质量的要求。在工业轧制过程中,带钢出口厚度是衡量轧制产品质量的重要评价指标,但影响带钢出口厚度的精度存在很多因素,而且每个因素对带钢出口... 详细信息

随着社会的进步,汽车、家电、电子产品等许多行业得到快速发展,同时也提高对工业轧制产品质量的要求。在工业轧制过程中,带钢出口厚度是衡量轧制产品质量的重要评价指标,但影响带钢出口厚度的精度存在很多因素,而且每个因素对带钢出口厚度影响不同。因此对带钢出口厚度精度的智能控制,是轧制工业亟待解决的首要问题。目前钢铁轧制智能控制理论研究相对较少,随着人工智能技术在各个领域智能化、精细化的发展取得显著成就。轧制智能控制也成为人工智能研究的重要内容。通过学习机器学习理论,本文提出一种改进的极限学习机神经网络模型—混合蛙跳的反馈极限学习机(SFLA-FELM),将其应用于轧制控制中,设计并实现了改进极限学习机的带钢厚度预测系统,主要实现的功能:系统注册登录、系统信息管理、数据管理及预处理、带钢厚度预测模型构建、带钢厚度预测。其中数据预处理和带钢厚度预测模型构建是本文研究的重点。本系统使用的数据来源于国内某钢厂的热连轧带钢实际生产过程,数据预处理中,首先利用互信息法计算带钢出口厚度与各影响因素的互信息值;然后选择对带钢厚度影响较大的因素,完成特征提取,从而降低模型的复杂度,提高预测精度;最后归一化带钢数据,使数据量纲统一,进一步提高系统预测精度。在带钢厚度预测模型构建中,在极限学习机中引入卡尔曼滤波思想,将网络的实际输出与期望输出的差值反馈给输入层,形成一种反馈极限学习机(FELM)算法。同时运用混合蛙跳算法对FELM算法的随机参数进行优化,从而构建一种SFLA-FELM预测模型,并设计实现带钢厚度预测系统。经测试,本文设计实现的带钢厚度预测系统取得较高预测精度,系统在功能和性能方面都能满足预期效果,并能够稳定运行。

关键词：带钢厚度互信息极限学习机卡尔曼滤波混合蛙跳算法

改进鲸鱼优化LSSVM带钢厚度预测系统研究与实现

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改进鲸鱼优化LSSVM带钢厚度预测系统研究与实现

作者：李静辽宁大学

学位级别：硕士

在轧制工业领域内衡量轧制产品质量一项重要指标就是带钢出口厚度,多年来,我国钢铁在生产方面、消费方面、出口方面始终排在世界第一位,因此对带钢厚度预测的不准确不仅会影响钢材质量,还会对生产钢材的原料产生不可估量的浪费,从而对... 详细信息

在轧制工业领域内衡量轧制产品质量一项重要指标就是带钢出口厚度,多年来,我国钢铁在生产方面、消费方面、出口方面始终排在世界第一位,因此对带钢厚度预测的不准确不仅会影响钢材质量,还会对生产钢材的原料产生不可估量的浪费,从而对社会经济造成一定的损失。目前智能控制方法在钢铁轧制领域应用相对较少,并且对带钢厚度精度预测不够高,加上影响带钢出口厚度的因素又非常多,而这些因素对其影响呈非线性变化且程度也各不相同,因此对轧制过程进行智能控制成为人工智能领域研究的一个重点。本文设计一种改进鲸鱼优化LSSVM带钢厚度预测系统,由于LSSVM会受惩罚因子γ章和核函数参数σ的影响,进而影响预测精度和预测结果。为选取最佳的参数,选择从两方面改进原有鲸鱼算法,一方面使鲸鱼不容易陷入局部最优从而提高其泛化能力,另一方面优化算法原始系数来加快其收敛速度;使用改进后的算法寻找LSSVM最佳惩罚因子γ和核函数参数σ;最后将改进鲸鱼优化LSSVM应用在轧制工业中,对带钢厚度进行预测。本系统设计开发五个模块,分别是注册登录、管理信息、数据处理、预测模型构建和厚度预测模块。在数据录入及预处理部分,选择互信息计算方法,在原始数据集中筛选出对带钢厚度预测影响较大的因素,并采用min-max方法对影响因素进行归一化处理,作为模型输入数据集;在预测模型构建部分,使用改进鲸鱼算法寻找LSSVM最优参数,并使用经过上述处理后的数据集对预测模型进行构建。本文选择国内某钢铁集团实测带钢数据作为实验数据,验证所提改进鲸鱼优化LSSVM的有效性。通过实验对比,结果表明改进鲸鱼优化LSSVM的提出可以较好地预测带钢出口厚度,经过反复测试,本文所设计的改进鲸鱼优化LSSVM带钢厚度预测系统能够满足工业轧制中对钢材产品的质量要求,系统在功能与性能上均满足预期效果。

关键词：带钢厚度互信息特征提取鲸鱼算法等式约束

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带钢厚度前馈最优控制的一种新算法

控制理论与应用 1984年第4期 3-13页

作者：杨春江杨自厚李世卿东北工学院

本文根据有限时间区间的厚差信息,利用有限时间二次型指标,提出一种新的带钢轧机厚度前馈最优控制,这一控制为厚差按双曲线余弦加权积分算法。这一算法简单,易于在线实时控制,并且消除了美坂佳肋所给前馈最优算法所产生的稳态误差。计... 详细信息

本文根据有限时间区间的厚差信息,利用有限时间二次型指标,提出一种新的带钢轧机厚度前馈最优控制,这一控制为厚差按双曲线余弦加权积分算法。这一算法简单,易于在线实时控制,并且消除了美坂佳肋所给前馈最优算法所产生的稳态误差。计算机仿真结果证明,所给算法和结论是正确的。

关键词：最优控制带钢轧机最佳控制控制论带材轧机前馈新算法带钢厚度

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带钢厚度计算机控制系统仿真研究

湖北广播电视大学学报 2007年第9期27卷 154-155页

作者：严军广州市交通技师学院广东广州510315

本文是对带钢厂1700mm热连轧技术改造的需要,运用计算机自动化新的控制思想,结合原有的设备,对现有带钢厚度进行改进。具体从带钢计算机自动化的应用、带钢厚度计算机自动控制的数学模型、带钢厚度计算机控制系统的仿真研究这三方面进... 详细信息

本文是对带钢厂1700mm热连轧技术改造的需要,运用计算机自动化新的控制思想,结合原有的设备,对现有带钢厚度进行改进。具体从带钢计算机自动化的应用、带钢厚度计算机自动控制的数学模型、带钢厚度计算机控制系统的仿真研究这三方面进行阐述。

关键词：带钢厚度计算机控制仿真

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带钢厚度和电导率同步测量技术

现代冶金（内蒙古） 2005年第4期 60-62,69页

作者： Sten Linder[瑞典] 翟立民(译) 李立志(校)

一种新型独特的Minute厚度测量系统（MTG）最近投放市场。该测厚仪利用磁场测量厚度，即使进行在线测量时也能获得极高的测量精度。该测厚仪完全不受测量对象的影响，只对所测量的金属带钢敏感。现在，利用该测厚仪，可以同步测量带钢... 详细信息

一种新型独特的Minute厚度测量系统（MTG）最近投放市场。该测厚仪利用磁场测量厚度，即使进行在线测量时也能获得极高的测量精度。该测厚仪完全不受测量对象的影响，只对所测量的金属带钢敏感。现在，利用该测厚仪，可以同步测量带钢电阻率（电导率）和厚度，而且电导率和厚度又是相互独立的。可以利用该技术连续检测电工材料的电阻率。还可以利用该技术预测带钢的机械性能。

关键词：带钢厚度测量技术同步测量电导率厚度测量系统测厚仪投放市场磁场测量测量精度在线测量

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带钢厚度对纵向磁通感应加热影响研究

内蒙古科技大学学报 2013年第2期32卷 152-155页

作者：黄艳丽王军麻永林邢淑清蔡淼包头钢铁职业技术学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学材料与冶金学院内蒙古包头014010

采用电磁-热耦合数值分析方法在物理参数相同的条件下,分别对2,4,6 mm带钢进行纵向磁通感应加热数值模拟.计算结果显示:带钢厚度越大,加热的最终温度越高,带钢与边部温差越大.但是在加热初始阶段,厚度较薄的带钢升温较快.而通过与透入... 详细信息

采用电磁-热耦合数值分析方法在物理参数相同的条件下,分别对2,4,6 mm带钢进行纵向磁通感应加热数值模拟.计算结果显示:带钢厚度越大,加热的最终温度越高,带钢与边部温差越大.但是在加热初始阶段,厚度较薄的带钢升温较快.而通过与透入深度的对比,不同深度下采用变频率加热,即可实现变频加热.

关键词：感应加热纵向磁通数值模拟带钢厚度

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基于改进广义预测控制的带钢厚度优化控制策略

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冶金自动化 2022年第3期 65-71页

作者：朱亮宇赵志挺高珣洋王力沈阳化工大学机械与动力工程学院

为提高冷轧机出口带钢厚度控制精度，提出了一种改进的广义预测控制(improved generalized predictive control, IGPC)算法。首先，根据冷轧机反馈控制双闭环系统模型，确定传递函数；然后，提出了IGPC,并给出了考虑时滞的预测模型和目... 详细信息

为提高冷轧机出口带钢厚度控制精度，提出了一种改进的广义预测控制(improved generalized predictive control, IGPC)算法。首先，根据冷轧机反馈控制双闭环系统模型，确定传递函数；然后，提出了IGPC,并给出了考虑时滞的预测模型和目标优化函数。最后，对IGPC控制器优化AGC(automatic gauge control)系统进行仿真研究。研究结果表明，与Smith-AGC和GPC-AGC相比，IGPC控制器有效地缓解了由时滞引起的出口带钢厚度控制超调和震荡现象，且在系统参数失配情况下，具有较好的动态特性和系统稳定性。

关键词：冷轧机带钢厚度 IGPC AGC 时滞参数失配