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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矯直機(jī)壓下量自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)*

        2021-10-11 06:17:18尉建龍
        機(jī)械工程與自動(dòng)化 2021年5期
        關(guān)鍵詞:壓下量板坯板材

        尉建龍

        (太原重工股份有限公司 技術(shù)中心 礦山采掘裝備及智能制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030024)

        0 引言

        輥式熱矯直機(jī)是鋼鐵企業(yè)中板材生產(chǎn)線上很重要的生產(chǎn)設(shè)備,隨著國(guó)家在戰(zhàn)略層面對(duì)智能化的規(guī)劃,鋼鐵企業(yè)也需要進(jìn)行智能化的升級(jí)改造。壓下量模型是實(shí)現(xiàn)精確矯直過(guò)程自動(dòng)化的關(guān)鍵技術(shù),在原有模型上增加智能化算法,即增加自學(xué)習(xí)模型管理模塊,改善模型,以達(dá)到矯直機(jī)壓下量的自適應(yīng)控制。智能控制的設(shè)計(jì)方法有專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的典型特點(diǎn),具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力,不依賴(lài)模型。板材矯直過(guò)程是非線性、多變量耦合的不確定過(guò)程,因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)矯直過(guò)程進(jìn)行自適應(yīng)控制,相比其他控制算法具有天然的優(yōu)勢(shì)。

        1 矯直機(jī)壓下量工藝模型

        矯直機(jī)工藝模型主要依據(jù)材料變形的物理學(xué)原理,在接收到軋線二級(jí)計(jì)算機(jī)傳輸?shù)陌迮鲾?shù)據(jù)后,根據(jù)設(shè)備設(shè)計(jì)載荷及約束條件完成輥縫、壓下量、矯直速度、矯直力等參數(shù)的設(shè)定計(jì)算。

        板坯初始數(shù)據(jù)主要有板坯編號(hào)(ID)、鋼種、板坯厚度、板坯寬度、板坯入口前測(cè)量溫度、板坯速度、鋼級(jí)和板坯條件等。矯直機(jī)的設(shè)備數(shù)據(jù)(幾何尺寸、機(jī)架剛度等)存儲(chǔ)于矯直機(jī)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)表中。

        矯直機(jī)工藝模型計(jì)算流程如圖1所示。

        圖1 矯直機(jī)工藝模型計(jì)算流程

        以十一輥矯直機(jī)為例,經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證,入口與出口矯直輥的壓下量即第二輥(上排輥)、第三輥(下排輥)與第十輥壓下量[1-3]計(jì)算公式分別為:

        (1)

        (2)

        (3)

        其中:K為通過(guò)試驗(yàn)得到的修正系數(shù);K′為系數(shù),根據(jù)原始曲率的大小可具體確定數(shù)值;(0~1)具體值的選取根據(jù)原始曲率的大小查詢(xún)相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)值;σs為板材屈服強(qiáng)度;l為矯直輥輥距;E為板材的彈性模量;h為板材厚度。

        當(dāng)入口與出口矯直輥的壓下量確定后,上排其余各矯直輥的壓下量為:

        (4)

        其中:t為常數(shù),隨著i取值變化而變化,i=4,6,8,t=3,2,1。

        盡管下排輥的位置不變,但板材矯直過(guò)程在經(jīng)過(guò)下排輥時(shí)同樣會(huì)產(chǎn)生彎曲及撓度,因此下排輥具有相對(duì)壓彎量。下排輥的相對(duì)壓彎量為:

        (5)

        2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)

        通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立自學(xué)習(xí)模塊,形成壓下量自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、隱藏層、輸出層、損失層幾部分組成。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中,若預(yù)測(cè)正確,來(lái)自于損失層的反饋會(huì)強(qiáng)化產(chǎn)生該預(yù)測(cè)結(jié)果的激活路徑;若預(yù)測(cè)錯(cuò)誤,則錯(cuò)誤會(huì)沿著路徑逆向返回,這條路徑上神經(jīng)元的激活條件就會(huì)被重新調(diào)整,以減少錯(cuò)誤。

        鋼種為Q235,板坯厚度為75 mm,板寬為4 200 mm,屈服應(yīng)力為35 MPa,彈性模量為100 000 MPa,殘缺程度為中度(B級(jí))的矯直機(jī)壓下量34組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 矯直機(jī)壓下量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

        首先創(chuàng)建一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用S形激活函數(shù),其中輸入層采用1個(gè)神經(jīng)元,輸出層采用1個(gè)神經(jīng)元,隱含層采用16個(gè)神經(jīng)元。實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:network_ AdjRoll=new ActivationNetwork(new BipolarSigmoidFunction(3),1,16,1)。

        然后創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:teacher_ AdjRoll =new BackPropagationLearning(network_AdjRoll)。

        最后設(shè)置學(xué)習(xí)率和沖量系數(shù),實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:teacher_AdjRoll.LearningRate =0.05;teacher_AdjRoll.Momentum=0。

        對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,生成壓下量訓(xùn)練數(shù)據(jù),C#語(yǔ)言代碼如下:

        StreamWriter train_AdjRoll =new StreamWriter("訓(xùn)練數(shù)據(jù)(壓下量).txt");

        {

        string temp =null;

        temp +=iniYearData_AdjRoll[i + j].data + ' ';

        train_AdjRoll.WriteLine(temp);

        }

        train_AdjRoll.Close();

        {

        trainInput_AdjRoll [i][0] =premnmx(trainInput_AdjRoll[i][0],min_AdjRoll,max_AdjRoll);

        trainOutput_AdjRoll[i][0] =premnmx(trainOutput_AdjRoll[i][0],min_AdjRoll,max_AdjRoll);

        }

        使用C#語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矯直機(jī)壓下量自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。在初始訓(xùn)練過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn):壓下量的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差波動(dòng)還是偏大,隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加,誤差值波動(dòng)已經(jīng)很小,基本達(dá)到了預(yù)期的訓(xùn)練要求。軟件實(shí)現(xiàn)前臺(tái)顯示界面如圖2所示,包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練以及測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。

        圖2 軟件實(shí)現(xiàn)前臺(tái)顯示界面

        在矯直過(guò)程中,模型具有自學(xué)習(xí)功能,并根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)置參數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化,提高了矯直效果。

        自學(xué)習(xí)功能的建立實(shí)現(xiàn)了矯直機(jī)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整功能,大大降低了操作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度,具有調(diào)整精度高、速度快的特點(diǎn),滿足了現(xiàn)場(chǎng)的工藝要求,同時(shí)提高了矯鋼的速度和成材率,并降低了設(shè)備的設(shè)備率;使矯直機(jī)區(qū)域各控制設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)更優(yōu)化、效率更高、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)更安全,對(duì)今后矯直機(jī)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、應(yīng)用和技術(shù)改進(jìn)都有非常重要的意義[4-6]。

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文通過(guò)介紹矯直機(jī)壓下量工藝模型,分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在該模型上的優(yōu)勢(shì),利用C#語(yǔ)言編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矯直機(jī)壓下量自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng),并使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,經(jīng)驗(yàn)證,該算法能有效地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。

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