[发明专利]基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形动态预测方法有效
| 申请号： | 202210444007.7 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN115007658B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 彭良贵;陈亚飞;李长生;王煜 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | B21B37/42 | 分类号： | B21B37/42;B21B37/44;G06N3/044;G06N3/084 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 王思齐 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形动态预测方法，属于冶金自动化、智能化技术领域。本发明提供一种基于堆叠循环神经网络对冷连轧中间机架轧制板形进行动态预测的方法。首先建立一个由机架轧制参数和板形控制参数作为输入层，以分布式板形值作为输出层，具有两个隐藏层并以冷轧机组机架数为时间序列展开的深层循环神经网络；然后利用冷轧机组历史轧制时序数据，板形辊测量数据和通过影响函数法获得的中间机架轧制板形计算数据作为训练数据对所建立的板形预报网络进行离线预训练和二次训练；将经过验证后完成训练的板形预报网络用于冷轧生产过程中各机架轧制板形的动态预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深层 循环 神经网络 轧轧 制板形 动态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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