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计量学报  2022, Vol. 43 Issue (9): 1172-1177    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.09.11
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基于循环自编码网络的冷轧轧制力建模方法
孙浩1,2,叶国良1,2,翟博豪1,2,呼子宇1,2,赵志伟3
1. 燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心, 河北 秦皇岛 066004 
2. 燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004 
3. 唐山学院 计算机科学与技术系, 河北 唐山 063000
Research on Cold Rolling Force Modeling Method Based on AEGRU Network
SUN Hao1,2,YE Guo-liang1,2,ZHAI Bo-hao1,2,HU Zi-yu1,2,ZHAO Zhi-wei3
1.Engineering Research Center of the Ministry of Education for Intelligent Control System and Intelligent Equipment, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
2. School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004,China
3. Department of Computer Science and Technology, Tangshan University, Tangshan, Hebei 063000, China
全文: PDF (1849 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在钢铁冷连轧生产过程中,轧制力预测结果直接影响带材的轧制精度和产品质量。为进一步提高轧制力预测精度,同时实现模型的在线更新,避免漂移问题,提出了基于循环自编码网络的轧制力模型。首先,使用循环自编码网络对处理好的输入数据进行特征提取,为了加速网络训练,加入了小批量训练方法,然后使用高斯过程回归模型对提取到的特征进行回归拟合。仿真结果表明,该模型预测精度可达3%以内,能够实现轧制力的高精度在线预测。
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作者相关文章
孙浩
叶国良
翟博豪
呼子宇
赵志伟
关键词 计量学轧制力预测冷连轧;机器学习循环自编码网络    
Abstract:In the process of cold continuous rolling of steel, the prediction results of rolling force directly affect the rolling precision and product quality of strip. A rolling force model based on AEGRU (autotncoder and gate recurrent unit) network is proposed to improve the accuracy of rolling force prediction, update the model online and avoid the drift problem. First of all, the processed input data is extracted through the AEGRU network. In order to speed up the network training, the mini-batch training method is added. Then the extracted features is fitted by the Gaussian process regression model. The simulation results exhibit that the prediction accuracy of the model can be up to 3%, and the rolling force can be predicted online with high precision.
Key wordsmetrology    rolling force prediction    cold rolling    machine learning    autotncoder and gate recurrent unit network
收稿日期: 2021-03-10      发布日期: 2022-09-19
PACS:  TB931  
基金资助:国家自然科学基金(62003296, 62073276, 61803327); 河北省自然科学基金(F2020203031, E2019105123); 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2020225, ZD2019311)
作者简介: 孙浩(1985-), 男, 河北霸州人, 燕山大学讲师, 博士, 主要从事进化计算、板带轧制方面的研究。Email:sunhao@ysu.edu.cn
引用本文:   
孙浩,叶国良,翟博豪,呼子宇,赵志伟. 基于循环自编码网络的冷轧轧制力建模方法[J]. 计量学报, 2022, 43(9): 1172-1177.
SUN Hao,YE Guo-liang,ZHAI Bo-hao,HU Zi-yu,ZHAO Zhi-wei. Research on Cold Rolling Force Modeling Method Based on AEGRU Network. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(9): 1172-1177.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.09.11     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I9/1172
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