基于RBF神经网络的层流冷却温度自适应控制方法
基本信息
| 申请号 | CN201610364425.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN105921522B | 公开（公告）日 | 2018-12-04 |
| 申请公布号 | CN105921522B | 申请公布日 | 2018-12-04 |
| 分类号 | B21B37/74 | 分类 | 基本上无切削的金属机械加工；金属冲压; |
| 发明人 | 李纪召;杜雁泽;孙旻 | 申请（专利权）人 | 天津一重电气自动化有限公司 |
| 代理机构 | 天津市新天方专利代理有限责任公司 | 代理人 | 天津一重电气自动化有限公司 |
| 地址 | 300457 天津市滨海新区经济技术开发区海星街(天津一重电气自动化有限公司) | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于RBF神经网络的层流冷却温度自适应控制方法，提供一种基于RBF神经网络的层流冷却温度自适应控制技术，针对不锈钢热轧带钢生产过程中存在的目标卷取温度高，冷却区域少等难点，设计了一种基于RBF神经网络的层流冷却温度自适应控制技术，通过创建RBF神经网络和评估RBF神经网络得到最新的自适应参数，层流冷却模型会根据最新的自适应参数，计算冷却策略，该技术的应用可以更加实时、准确的获得层流冷却系统的温度自适应参数，并最终提高不锈钢轧制卷取温度的控制精度，从而使带钢获得良好的组织性能和力学性能，对生产过程有显著的应用价值。 |
