RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型在中厚板層流冷卻控制中的應(yīng)用.pdf

1、本文以國內(nèi)某中厚板廠層流冷卻項目為背景，對其層流冷卻控制系統(tǒng)進行研究。為提高鋼板的質(zhì)量和產(chǎn)量，控制冷卻系統(tǒng)采用基礎(chǔ)自動化和過程自動化聯(lián)合控制;為了進一步提高過程自動化系統(tǒng)的控制精度，本文建立了水冷換熱系數(shù)自學(xué)習(xí)系數(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型，并使之與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合來優(yōu)化層流冷卻控制模型。仿真結(jié)果表明終冷溫度控制精度得到了明顯改善。本文的主要研究內(nèi)容和主要成果如下:
　　1)在對該廠層流冷卻系統(tǒng)和主要設(shè)備進行了詳細介紹的基礎(chǔ)上，結(jié)合生

2、產(chǎn)現(xiàn)場調(diào)試的過程，對層流冷卻基礎(chǔ)自動化系統(tǒng)中的冷卻水流量控制、鋼板微跟蹤、冷卻水順序開閉、聯(lián)鎖控制、數(shù)據(jù)采集、處理及交換等核心功能進行了程序設(shè)計和實現(xiàn)。
　　2)對過程自動化控制系統(tǒng)的主要模型預(yù)設(shè)定、修正設(shè)定和自學(xué)習(xí)的計算過程進行了研究;通過分析現(xiàn)場控制結(jié)果可知，層流冷卻控制系統(tǒng)基本能夠滿足終冷溫度控制的精度要求。
　　3)為了進一步提高中厚板終冷溫度的控制精度，本文對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理、學(xué)習(xí)過程進行了學(xué)習(xí)和研究，建立了

3、水冷換熱系數(shù)自學(xué)習(xí)系數(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型來提高控制系統(tǒng)的精度。
　　4)利用MATLAB仿真程序?qū)λ鋼Q熱系數(shù)自學(xué)習(xí)系數(shù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型進行了離線訓(xùn)練和測試;結(jié)果表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)模型具有較高的訓(xùn)練精度，預(yù)報的自學(xué)習(xí)系數(shù)相比于平滑指數(shù)法計算結(jié)果調(diào)整幅度較小。
　　5)根據(jù)RBF網(wǎng)絡(luò)及中厚板控制冷卻系統(tǒng)自身特點，提出在線應(yīng)用方案，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報的自學(xué)習(xí)系數(shù)與水冷換熱系數(shù)模型相結(jié)合，用于中厚板層流冷卻控制