[发明专利]拉矫机机组矫正辊的工艺参数设定方法

摘要

本发明公开了一种拉矫机机组矫正辊的工艺参数设定方法，该方法基于现场实测数据统计和分析结果，并以拉矫机机组出口带钢板形质量良好为标准，从中择优选取有代表性的相关数据作为人工神经元网络的训练样本参数，结合拉矫机组自身特点，选取人工神经元网络工具中较为成熟和常用的反向传播神经元网络结构。最终将现场良好的操作经验转化为数学模型，从而建立了不同带钢规格、材质条件下拉矫工艺参数的的设定方法。本发明能够克服传统现场拉矫工艺参数设定缺乏相应理论指导，效果不理想的问题，适合机组自身生产产品特点，具有较好的拉矫效果，可以满足现场生产高质量产品的需求。

主权项

1、一种拉矫机机组矫正辊的工艺参数设定方法，其特征在于，该方法基于反向传播学习方式的多层前馈神经网络结构来对矫正辊的参数进行设定，具体包括以下步骤：A.人工神经元网络的训练样本参数选取确定，选择所要矫正的钢板的相关数据，包括带钢的浪形数据、带钢材质、带钢几何参数、板廓参数以及平整工艺参数和拉矫延伸率，作为人工神经元网络的训练样本参数；B.模型结构的确定，结合拉矫机组自身特点，选用了只有一个隐含层的三层反向传播学习算法的神经网络，输入层单元数由机组入口板形影响因素和平整工艺参数确定，网络的输出根据拉矫机的设定参数确定，隐含层节点根据经验公式确定；C.反向传播网络的计算过程，输入层节点参数值经加权处理传向隐含层，函数激活后得到隐含层输出值，隐含层输出值经加权处理后传向输出层，经输出层函数激活后得到网络输出值，即拉矫机的设定参数；D.反向传播网络的学习过程，将网络输出值与目标输出值比较得到误差，将误差反向传播，并逐层修正网络各层间的突触权值，使误差不断减小，重复进行以上训练过程，直到误差满足矫正精度要求为止。