【摘 要】
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由于拉坯阻力在时域上的非线性特征，漏钢现象产生的信息不完全以及连铸生产环境、工艺复杂等问题，利用灰色理论对传统的使用神经网络进行故障预测的模型进行了改进和优化；文章首
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂控制理论与应用重点实验室
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由于拉坯阻力在时域上的非线性特征，漏钢现象产生的信息不完全以及连铸生产环境、工艺复杂等问题，利用灰色理论对传统的使用神经网络进行故障预测的模型进行了改进和优化；文章首先论证了建立灰色一神经网络模型预测拉坯阻力状态的实际需要和可行性，而后阐述了利用灰色理论和神经网络解决问题的方法，最后在论证的基础上利用编程仿真证明了模型建立的可行性和可靠性；文章根据实际现场数据以及生产工艺参数，结合生产故障典型特征，得出更加精确有效的故障诊断模型。
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