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[摘 要]采用神经元网络对热轧带钢的各项参数进行调整是本文着重介绍的内容，从唐钢不锈钢1580热轧带钢的生产参数调整入手，对带钢在各个位置的温度、喷水量等进行调节，以提高产品物理性能。
[关键词]神经元网络
中图分类号：TN919.8 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）46-0304-01
[Abstract]Using neural networks for hot rolled strip steel are emphatically introduced in this paper to adjust the parameters of content， from tangshan stainless steel 1580 hot rolling strip production parameter adjustment of the strip in each position of adjusted， such as temperature， water content， in order to improve the physical properties of the product.
[Key words]Neural Network
引言
1580熱轧带钢生产系统在2008年完成调试正式生产运行，系统采用西门子公司的热轧模型程序，由于受当时的生产条件等因素限制，有很多遗留问题待优化解决。2014年7月至2015年3月又进行遗留问题后续调试优化，并对层冷模型进行更新。调试前神经元网络经常出现异常，影响带钢生产的物理性能且增加了异议次数，甚至导致无法模型计算而生产停顿，在本次调试期间亦对其进行了修改优化，以解决神经元问题导致的生产滞顿。
1 神经元网络
神经元网络是一种模仿人脑信息加工过程的留能化信息处理技术，具有自组织性、自适应性以及较强的稳健性。神经网络模型的类型较多，目前已不下数十种。神经元网络是一种计算模型，由相似的处理单元相互联系而组成。首先，它试图用一些简单的、大量的计算单元连接在一起，形成网络来进行计算，实际上它是一种分布的、并行计算的概念，代替了原来集中的计算方法。它与传统计算方式的不同还体现在模型的建立方面，在神经元网络中，系统通过采集数据并进行学习的方法来建立数据模型，即我们为系统提供样本，系统靠样本不断学习，在此基础上建立计算模型，从而建立网络结构。其特点是，适应性比较强，并行速度比较快，对经验知识的要求比较少。
神经元网络是想用非常简单的计算单元，就是函数，来进行计算的。输入一个矢量，输出是一个数，大概每个计算都是一个函数，而且是非线性函数。系统把这些非线性函数连在一起形成网络来进行计算。这个计算模型是靠训练来建立的，而过去的计算模型则要求我们必须对这个问题了解非常清楚之后才能做出计算模型。外界信息首先传输到神经元网络的第一层次，在这层处理之后传输到网络的第二个层次，并以此类推，直到网络经过处理给外界反馈出信息为止。
2 将神经元网络原理应用于热轧带钢的模型计算
2.1 数学模型
神经元网络一般分为输入层，输出层，隐层，这样多层感知就是神经元网络的一般应用方式，神经元与邻层之间都互相联系。
神经元网络系统的输出由下面的数学模型表示：
k ：修正系数
I ：输入矢量
O1：隐蔽层的输出矢量
O2：输出层的输出矢量，也是整个神经元网络的输出
W1：输入层和隐蔽层矩阵的分量
W2：隐蔽层和输出层的矩阵分量
B1：隐蔽层的斜线矢量
B2：输出层的斜线矢量
W1， W2， B1 与 B2这些神经元网络的矩阵分量是调整后得出的，神经元网络把每一个输入量都加工生产出一个正确的输出量，经网络矢量的自适应调整后，由输入量和相关的输出量组和处理后才将最终目标输出。
2.2 神经元网络理论应用于1580热轧线进行参数和模型的优化
为了提高数学模型的计算精度，在唐钢不锈钢1580mm热轧生产线上带钢轧制中的控制里加上了神经元网络的数学模型，让网络与数学模型相结合，将神经网络的优势与能表达一定物理意义的轧钢生产计算模型相结合，以更好地调控和优化温度等模型参数。
1580mm生产线上计算机模型计算系统通过采集数据并进行学习的方法来建立实验数据模型。当板带通过测量区域后，测出的实际数值将发送给有效计算使用，利用神经元网络结构通过适当的选择评价项目，能克服安全评价的片面性，全面评价学习系统的多因数共同作用下的状态，以调节在预计算中曾经使用的模型和适应系数，运用神经网络知识存储和自适应特征，通过适应补充学习样本，可以实现历史经验与新知识完满结合，用神经网络理论的容错特征，通过选取适当的作用函数和数据结构，这样就能在下一次轧制板带进行设定时得到更好的计算结果。
从现场采集来的实际带钢温度等数据，也就是所谓的外界信息，传输到神经元网络的各个层次。遗传学计算系统主要基于神经元网络构造的模型，神经元网络通过系统地观察连续的事件来获得经验，并把经验应用到未知的相近的且有联系的事件上，用神经元网络代替复杂的数据表。神经元网络可以将从一个已经轧制的范围内学到的知识应用到某一个未轧制的范围，它用前面学到的系数对后面的系数进行修正和优化。如果带钢品质或尺寸发生了改变，那么轧制策略将采用已存储在文件中的相应的钢种和尺寸的新的学习系数，这个过程由神经元网络来完成。
其中自适应系数是由最近生产线上轧制过的在材质上、尺寸上相同或相近的一些板卷获得的相关数据。如果品质或尺寸在近期轧制中发生了改变，轧制策略将采用已存储的众多钢种和尺寸中选择一些数据计算出长期自适应系数。神经元网络离线时可以进行学习，当然其在线时也能执行某种类型的闭环回馈控制。
这种利用神经元网络来建立的数据模型不仅把生产现场的实际数据进行了筛选处理，还剔除不合理的那部分数据，设定计算就更准确，更合理，提高了数据质量，使生产参数控制模型计算的数据更准确。
3 优化后效果分析
在2014年为期9个月的在线调试中，在优化模型计算的同时修改并优化了固有的神经元网络系统，利用升级后的神经元网络系统来控制参数采集和使用，后续试验生产中我们发现，日常生产过程中明显消除了因神经元网络系统异常造成的全线停产问题，并且诸如卷曲温度、精轧出口温度等参数等，在采集、使用方面都有效改善，大幅度地提高了产品的力学性能和机械性能性能，降低了带钢质量异议次数，使板材规格质量提高，为公司创造了更宽广的销售出路，提升直接经济效益。
参考文献
[1] 成长春，陈洪转.高校核心竞争力战略的预警系统[J].福建行政学院福建经济管理干部学院学报；2003年04期
[2] 张玲，陈收，张昕.基于多元判别分析和神经元网络技术的公司财务困境预警[J].系统工程；2005年11期
[3] 王旭，王宏，王文辉.人工神经元原理及应用（第二版）[M].东北大学出
[4] 杨宝安，朱明；神经元网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究.国家自然科学基金项目[J].管理学报；2006年04期
作者简介
张蕊（1983年），女，河北省唐山市，中级工程师，主要从事唐钢热轧带钢生产线计算机维检工作。
[关键词]神经元网络
中图分类号：TN919.8 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）46-0304-01
[Abstract]Using neural networks for hot rolled strip steel are emphatically introduced in this paper to adjust the parameters of content， from tangshan stainless steel 1580 hot rolling strip production parameter adjustment of the strip in each position of adjusted， such as temperature， water content， in order to improve the physical properties of the product.
[Key words]Neural Network
引言
1580熱轧带钢生产系统在2008年完成调试正式生产运行，系统采用西门子公司的热轧模型程序，由于受当时的生产条件等因素限制，有很多遗留问题待优化解决。2014年7月至2015年3月又进行遗留问题后续调试优化，并对层冷模型进行更新。调试前神经元网络经常出现异常，影响带钢生产的物理性能且增加了异议次数，甚至导致无法模型计算而生产停顿，在本次调试期间亦对其进行了修改优化，以解决神经元问题导致的生产滞顿。
1 神经元网络
神经元网络是一种模仿人脑信息加工过程的留能化信息处理技术，具有自组织性、自适应性以及较强的稳健性。神经网络模型的类型较多，目前已不下数十种。神经元网络是一种计算模型，由相似的处理单元相互联系而组成。首先，它试图用一些简单的、大量的计算单元连接在一起，形成网络来进行计算，实际上它是一种分布的、并行计算的概念，代替了原来集中的计算方法。它与传统计算方式的不同还体现在模型的建立方面，在神经元网络中，系统通过采集数据并进行学习的方法来建立数据模型，即我们为系统提供样本，系统靠样本不断学习，在此基础上建立计算模型，从而建立网络结构。其特点是，适应性比较强，并行速度比较快，对经验知识的要求比较少。
神经元网络是想用非常简单的计算单元，就是函数，来进行计算的。输入一个矢量，输出是一个数，大概每个计算都是一个函数，而且是非线性函数。系统把这些非线性函数连在一起形成网络来进行计算。这个计算模型是靠训练来建立的，而过去的计算模型则要求我们必须对这个问题了解非常清楚之后才能做出计算模型。外界信息首先传输到神经元网络的第一层次，在这层处理之后传输到网络的第二个层次，并以此类推，直到网络经过处理给外界反馈出信息为止。
2 将神经元网络原理应用于热轧带钢的模型计算
2.1 数学模型
神经元网络一般分为输入层，输出层，隐层，这样多层感知就是神经元网络的一般应用方式，神经元与邻层之间都互相联系。
神经元网络系统的输出由下面的数学模型表示：
k ：修正系数
I ：输入矢量
O1：隐蔽层的输出矢量
O2：输出层的输出矢量，也是整个神经元网络的输出
W1：输入层和隐蔽层矩阵的分量
W2：隐蔽层和输出层的矩阵分量
B1：隐蔽层的斜线矢量
B2：输出层的斜线矢量
W1， W2， B1 与 B2这些神经元网络的矩阵分量是调整后得出的，神经元网络把每一个输入量都加工生产出一个正确的输出量，经网络矢量的自适应调整后，由输入量和相关的输出量组和处理后才将最终目标输出。
2.2 神经元网络理论应用于1580热轧线进行参数和模型的优化
为了提高数学模型的计算精度，在唐钢不锈钢1580mm热轧生产线上带钢轧制中的控制里加上了神经元网络的数学模型，让网络与数学模型相结合，将神经网络的优势与能表达一定物理意义的轧钢生产计算模型相结合，以更好地调控和优化温度等模型参数。
1580mm生产线上计算机模型计算系统通过采集数据并进行学习的方法来建立实验数据模型。当板带通过测量区域后，测出的实际数值将发送给有效计算使用，利用神经元网络结构通过适当的选择评价项目，能克服安全评价的片面性，全面评价学习系统的多因数共同作用下的状态，以调节在预计算中曾经使用的模型和适应系数，运用神经网络知识存储和自适应特征，通过适应补充学习样本，可以实现历史经验与新知识完满结合，用神经网络理论的容错特征，通过选取适当的作用函数和数据结构，这样就能在下一次轧制板带进行设定时得到更好的计算结果。
从现场采集来的实际带钢温度等数据，也就是所谓的外界信息，传输到神经元网络的各个层次。遗传学计算系统主要基于神经元网络构造的模型，神经元网络通过系统地观察连续的事件来获得经验，并把经验应用到未知的相近的且有联系的事件上，用神经元网络代替复杂的数据表。神经元网络可以将从一个已经轧制的范围内学到的知识应用到某一个未轧制的范围，它用前面学到的系数对后面的系数进行修正和优化。如果带钢品质或尺寸发生了改变，那么轧制策略将采用已存储在文件中的相应的钢种和尺寸的新的学习系数，这个过程由神经元网络来完成。
其中自适应系数是由最近生产线上轧制过的在材质上、尺寸上相同或相近的一些板卷获得的相关数据。如果品质或尺寸在近期轧制中发生了改变，轧制策略将采用已存储的众多钢种和尺寸中选择一些数据计算出长期自适应系数。神经元网络离线时可以进行学习，当然其在线时也能执行某种类型的闭环回馈控制。
这种利用神经元网络来建立的数据模型不仅把生产现场的实际数据进行了筛选处理，还剔除不合理的那部分数据，设定计算就更准确，更合理，提高了数据质量，使生产参数控制模型计算的数据更准确。
3 优化后效果分析
在2014年为期9个月的在线调试中，在优化模型计算的同时修改并优化了固有的神经元网络系统，利用升级后的神经元网络系统来控制参数采集和使用，后续试验生产中我们发现，日常生产过程中明显消除了因神经元网络系统异常造成的全线停产问题，并且诸如卷曲温度、精轧出口温度等参数等，在采集、使用方面都有效改善，大幅度地提高了产品的力学性能和机械性能性能，降低了带钢质量异议次数，使板材规格质量提高，为公司创造了更宽广的销售出路，提升直接经济效益。
参考文献
[1] 成长春，陈洪转.高校核心竞争力战略的预警系统[J].福建行政学院福建经济管理干部学院学报；2003年04期
[2] 张玲，陈收，张昕.基于多元判别分析和神经元网络技术的公司财务困境预警[J].系统工程；2005年11期
[3] 王旭，王宏，王文辉.人工神经元原理及应用（第二版）[M].东北大学出
[4] 杨宝安，朱明；神经元网络与专家系统相结合的银行贷款风险管理决策研究.国家自然科学基金项目[J].管理学报；2006年04期
作者简介
张蕊（1983年），女，河北省唐山市，中级工程师，主要从事唐钢热轧带钢生产线计算机维检工作。