基于云網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼板形模式識(shí)別與控制研究.pdf

1、鋼鐵行業(yè)的快速、穩(wěn)定而且健全的發(fā)展，導(dǎo)致了板帶材產(chǎn)品的產(chǎn)量在飛速地增長(zhǎng)。同時(shí)由于經(jīng)濟(jì)的逐漸好轉(zhuǎn)，居民生活物質(zhì)條件的提高，于是乎對(duì)板帶材的要求量也在不斷地日益高漲。當(dāng)今社會(huì)，人們對(duì)板帶產(chǎn)品的質(zhì)量要求在不斷提高，然而在板材軋制和控制方面，受到軋制工藝、檢測(cè)技術(shù)和控制系統(tǒng)的限制，致使如何提高板形質(zhì)量成為了當(dāng)今世界軋制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文以T-S云推理網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，再結(jié)合了粒子群算法，設(shè)計(jì)了基于粒子群算法優(yōu)化的T-S云推理板形控制系統(tǒng)。

2、r>　　首先，根據(jù)如今比較熱門的人工智能技術(shù)，隨著它成熟發(fā)展起來，據(jù)此提出了冷帶軋機(jī)板形云推理控制新方法。該方法解決了傳統(tǒng)方法中精度低等問題，該模型是以 T-S云推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)。它具備了傳統(tǒng)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抗干擾效果強(qiáng)的特點(diǎn)，同時(shí)也兼顧了云模型處理數(shù)據(jù)不確定性能力的優(yōu)點(diǎn)。
　　其次，將T-S云推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于板形識(shí)別方面，從而得到了粒子群優(yōu)化該網(wǎng)絡(luò)的板形識(shí)別模型。通過仿真驗(yàn)證表明，在識(shí)別精度方面，T-S云推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高于 T-S模

3、糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由此證明該方法相對(duì)傳統(tǒng)云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種識(shí)別效果更優(yōu)的板形識(shí)別新方法，通過PSO與GA對(duì)該網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化對(duì)比發(fā)現(xiàn)基于粒子群優(yōu)化的T-S云推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果比GA優(yōu)化的識(shí)別結(jié)果更接近實(shí)際板形。
　　最后，建立了基于T-S云推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的板形預(yù)測(cè)模型，基于該網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了4輸入2輸出的T-S云推理板形控制器。在這基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)了板形控制系統(tǒng)，并將該板形控制系統(tǒng)用于某900HC六輥可逆冷軋機(jī)。通過對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)可以看出，經(jīng)過 PSO優(yōu)化