基于BP神经网络的轧机油膜厚度补偿的测试与建模

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针对单机架热轧中厚板轧机天铁2500mm中厚板生产线的油膜补偿问题进行了研究,用基于BP神经网络的方法建立了轧机油膜厚度补偿模型,并与已成熟应用的基于Reynolds方程的轧机相对油膜厚度补偿方法进行比较分析。结果表明,BP神经网络模型比基于Reynolds方程的轧机相对油膜厚度补偿方法具有预测精度高、样本学习时间快、收敛速度快的优点,BP神经网络模型可以对轧机油膜厚度进行良好的补偿。 The paper studies the film compensation problem of the 2500mm heavy plate production line of the single-stand hot-rolled medium plate mill, and uses the method based on BP neural network to establish the compensation model of the oil film thickness of the rolling mill. And with the mature Reynolds equation- Relative film thickness compensation method for comparative analysis. The results show that the BP neural network model has the advantages of high prediction accuracy, fast sample learning time and fast convergence rate compared with Reynolds equation based compensation of relative film thickness. The BP neural network model can well compensate the rolling film thickness.
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