【摘 要】
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针对河钢邯钢二冷轧厂1#镀锌机组气刀人工控制所具有的大滞后性、多变量性及锌层命中率低的问题,开发了基于BP神经网络的气刀闭环控制系统,对比分析了BP神经网络模型和多元线
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针对河钢邯钢二冷轧厂1#镀锌机组气刀人工控制所具有的大滞后性、多变量性及锌层命中率低的问题,开发了基于BP神经网络的气刀闭环控制系统,对比分析了BP神经网络模型和多元线性回归模型对锌层重量的预测精度。经过合理设计并添加多种自定义选项的气刀闭环控制系统,实现了气刀压力、气刀间距及气刀高度随产线速度和目标锌层变化进行自动调整,具有高度的鲁棒性、适应性及灵活性。系统投入运行后,产品镀层厚度控制精度和成材率大幅提高。
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