基于DBN算法的热轧高强钢薄板轧机振动预报研究

• 作者: 卢明立 孙建亮 梁朋伟 禚超越 董志奎 赵静一
• 来源期刊: 矿冶工程
• 学科: 工学
• 关键词: 热轧 高强钢薄板 轧机振动 振动预报 DBN算法 GA-BP算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 材料
• 页码范围: 135-141,144
• 页数: 8页
• 分类号: TG335
• 字数: 6092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-6099.2020.04.034

摘要

针对热轧高强钢薄板生产过程中轧机出现剧烈振动、造成产品质量不高和设备损坏等问题,深度挖掘钢铁工业积累的轧制实时监测数据(PDA数据),提出采用DBN算法和GA-BP算法建立轧机振动预报模型,从而对轧机振动进行预报.首先通过建立轧机垂直振动数学模型,分析轧机振动机理,然后建立振动预报模型,并利用现场实测数据训练其精度,结果表明,本预报模型预测结果的误差在3.94％以内,可以用于轧机振动的预报.建立了轧制工艺参数和轧机振动强度的定量关系,为轧制制度的改进以及在轧制过程中实现快速减弱甚至消除轧机振动提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵静一	燕山大学机械工程学院	149	1190	18.0	26.0
2	卢明立		7	23	3.0	4.0
3	董志奎	燕山大学机械工程学院	19	61	5.0	7.0
5	孙建亮	燕山大学机械工程学院	46	283	10.0	15.0
11	梁朋伟	燕山大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0
12	禚超越	燕山大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0