【摘 要】
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随着社会经济的发展,钢铁行业扮演着越来越重要的角色,许多行业对现代冷轧带钢的生产提出了更高的要求。板形是检验板带材质量的重要指标之一,它是决定板带产品质量好坏的关键,如何实现对板形快速、稳定、精确的控制成为国内研究学者的重要课题。其中板形识别是整个板形闭环控制系统中的基础和重要环节,其识别结果对后续的板形控制至关重要。近年来,随着人工智能的兴起,越来越多的学者将人工智能应用到板形缺陷识别中,并且大
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随着社会经济的发展,钢铁行业扮演着越来越重要的角色,许多行业对现代冷轧带钢的生产提出了更高的要求。板形是检验板带材质量的重要指标之一,它是决定板带产品质量好坏的关键,如何实现对板形快速、稳定、精确的控制成为国内研究学者的重要课题。其中板形识别是整个板形闭环控制系统中的基础和重要环节,其识别结果对后续的板形控制至关重要。近年来,随着人工智能的兴起,越来越多的学者将人工智能应用到板形缺陷识别中,并且大大提高了板形识别的精度,这有利于今后的板形控制。基于此本文的主要工作如下:针对传统板形缺陷识别方法存在精度低等问题,提出了一种混合优化RBF-BP神经网络板形识别方法。首先利用自组织竞争映射网络(SOM)对样本聚类,利用聚类后的网络拓扑结构确定RBF的中心与宽度,克服了传统聚类算法随机选取中心导致聚类结果不稳定的问题;然后利用遗传算法(GA)良好的全局搜索能力优化网络的权值。RBF-BP网络同时具备BP神经网络能较好地预测未知样本的能力以及RBF神经网络的逼近速度快的优点。最后仿真结果表明混合优化RBF-BP神经网络的板形识别方法能够识别出常见的板形缺陷,并且板形识别精度提高了48.02%。考虑到板形控制是一个复杂性、非线性以及强耦合性的控制系统,而神经网络不可避免地存在学习精度与学习速度的矛盾,因此建立一个精确的板形控制数学模型是非常困难的。本文将RBF-ARX模型应用到板形缺陷识别中,RBF-ARX模型同时具有ARX模型对线性系统建模的精确性和RBF神经网络的逼近能力,非常适合复杂系统的建模与控制;同时针对传统的结构化非线性参数优化算法(SNPOM)在辨识RBF-ARX模型参数时易陷入局部最优解的问题,将云遗传算法和SNPOM算法结合,提出一种混合优化算法CGA-SNPOM。最后的仿真结果表明基于CGA-SNPOM优化的板形识别模型克服了SNPOM容易陷入局部极值的缺点,并且板形识别精度提高了75.03%。
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