[发明专利]一种基于Matlab的无缝钢管连轧工艺智能预测系统及方法

说明书

一种基于Matlab的无缝钢管连轧工艺智能预测系统，属于无缝钢管连轧工艺技术领域。本系统包括：连轧工艺模型设计计算模块、智能模型预测模块和反馈模块，连轧工艺模型设计计算模块建立工艺流程和设计工艺参数指导实际生产，智能模型预测模块包括实际生产数据的导入用来训练神经网络，反馈模块对神经网络训练的数据进行分析并对工艺参数进行调整。此外，本发明还提供了一种基于智能预测系统的预测方法。本发明是一套集设计、预测和反馈为一体的连轧工艺智能系统，在Matlab App Designer环境中开发实现，使智能模型预测模块的建立、优化、预测、反馈和其他系统的交互更加高效便捷，为轧钢厂工艺参数的调整提供了参考价值。

技术领域

本发明属于无缝钢管连轧工艺技术领域，具体涉及一种基于Matlab的无缝钢管连轧工艺智能预测系统及方法，尤其涉及一种基于Matlab和Matlab App Designer平台，采用遗传算法优化后的BP神经网络的无缝钢管连轧工艺参数智能预测的系统及方法。

背景技术

目前，随着传统的无缝钢管连轧工艺中，通过试轧来调整工艺参数，导致了材料、能源以及时间的浪费，智能化、精准化和可持续性受到设计者的重视，其中神经网络智能预测已经作为我国和其他许多国家重点研究和应用的方向。

连轧过程作为无缝钢管生产过程的第二道工序，对整个钢管生产起着非常重要的作用，同时连轧得到的荒管质量也对最终成品的质量有很大影响。连轧过程作为典型的间歇生产过程具有多时段、非线性、多变量等特点，这使得荒管质量与各生产过程变量之间具有非常复杂的关系。因此，对连轧过程进行建模与质量的智能预报已经成为各大钢厂急需解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于Matlab的无缝钢管连轧工艺智能预测系统，旨在解决无缝钢管连轧过程建模与质量无法准确智能预报的问题。

本发明将无缝钢管连轧工艺设计、现场生产和神经网络智能预测联结起来，构成闭环系统，相互监督和修正，同时为无缝钢管连轧工艺参数的调整和参数的预测提供了精确的参考数据和方向，并且利用Matlab软件及其图形用户界面(Matlab App Designer)，灵活组合连轧工艺设计和BP神经网络内部算法和结构，以及高效便捷地交互Windows系统，从而实现无缝钢管连轧工艺的智能预测系统。

本发明的另一目的在于提供一种基于Matlab的无缝钢管连轧工艺智能预测方法。

为了达到上述发明目的，本发明采取以下的技术方案：

一种基于Matlab的无缝钢管连轧工艺智能预测系统，包括连轧工艺模型的设计和计算、神经网络对连轧无缝钢管工艺参数的预测和参数的分析和调整，具体包括：

连轧工艺模型设计计算模块，建立连轧工艺流程和设计一系列工艺参数来指导实际生产，并将其设计的工艺参数上传至智能模型预测模块中；

智能模型预测模块，采用灰色关联确定所述连轧工艺模型设计计算模块中各个工艺参数的影响因素，从而独立建立各个工艺参数的BP神经网络，经试值法优化后获得符合训练要求的神经网络；然后再经遗传算法优化单元和BP神经网络训练单元的不断优化与训练，同时结合现场所需要轧制的无缝钢管的规格数据，对各个工艺参数进行预测，最后将预测工艺参数上传到反馈模块中；和

反馈模块，实时反映BP神经网络的综合训练效果，并评估预测工艺参数的准确性，同时针对上述预测工艺参数的影响因素进行分析后优化调整，并把优化调整后的工艺参数上传至所述连轧工艺模型设计计算模块中。

其中，本发明所述连轧工艺模型设计计算模块包括：

已知参数单元，根据实际要求获取连轧前后管形尺寸的已知参数，并将这些参数录入到Matlab的系统中。