总第248期 2016年第8期
河北冶金 METALLURGY
R
热轧板神经网络平直度预测应用与研究
张中石
（河钢集团承钢公司，河北承德067002）
Total No.248 2016,Number8
摘要：热轧板对称平直度的优劣对产品质量评估有重要的影响。通过对神经网络原理的研究，以热轧实测钢卷数据为基础，采用BP算法训练网络，建立了过程参数、化学元索与热轧板对称平直度对应关系的预测模型，运用Matlab神经网络工具箱进行伤真，结果表明该模型的系统偏差较小，具有较高的预测精度，
关键词：热轧板；BP神经网络；平直度；化学成分；预测；研究
中图分类号：TG334.9
文献标识码：B
doi:10. 13630/j. cnki. 13 1172. 2016.0806
文章编号：10065008（2016)08002404
APPLICATIONANDRESEARCH
ABOUTFLATNESSFORECASTWITH
NEURALNETWORKFORHOTROLLINGPLATE
Zhang Zhongshi
( Hesteel Group Chengsteel Company, Chengde, Hebei, 067002)
Abstract; The symmetrical flatness of hot rolling ptate has an important influence on product quality evalua-tion. Based on research on neural network principle and the actual measuring data of hot rolling steel coil, aon e process parameters, chemical elements and the symmetrical flatness. The Matlab neural network toot box is used to simulate, and the result shows the system error of this model is small, and so has a high forecast pre-cision
Key Words: hot rolling plate; BP neural network; flatness; chemical composition; forecast; research
0
引言
对称平直度是热轧板重要的性能指标之一，影
响对称平直度的重要因素有过程参数和化学元素的含量等，轧制过程非常复杂，很难用数学模型精确表达，只能依赖经验模型和自适应功能进行修正，没有进一步优化，这就导致轧制出的热轧带钢的对称平直度有时难以满足产品质量的要求1。
人工神经网
络的出现给提高对称平直度提供了可能性。神经网络是以模拟脑神经传递信息的方法建立起来的信息智能化处理系统，具有很多特性，例如自学习、自适应、自组织以及非线性动态处理等，非常适合热轧过程这种复杂的非线性系统。国内外学者于上世纪就
收稿日期：2016-06-02
作者简介：张中石（1988-），男，2015年毕业于昆明理工大学控制工程专业（研究生），现在河钢集团承钢公司钒钛冷轧薄板有限公司从
事过程控制研究工作，Email;zstone.happy@163.com 24
万方数据
开始对人工神经网络在轧制领域的应用进行研究，如冷轧薄板生产线故障诊断[2、利用人工神经网络进行板型识别"，通过对实测数据对带钢热流密度进行预测等(4)。本文利用BP神经网络算法，依据热轧实测数据进行热轧板对称平直度预测，结果表明BP神经网络算法预测热轧板对称平直度的精度较高。
1
BP算法
目前人工神经网络在实际应用上有了较大的发
展，具有很强的容错性，采用信息分布式存储，并且有很强的学习功能。BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络之-，是一种多层网络的反向学习算法3:。BP神经网络由输人层、隐含层和输出层组成，神经网络拓扑结构如图1所示。