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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校

摘要：本发明公开了一种基于CS‑Elman神经网络模型的热轧板凸度预测方法，涉及轧制过程自动化生产技术领域。在板带热连轧过程中，板凸度、板厚度及板宽度是衡量板带产品质量和尺寸精度是否合格的重要标准，而三者之间往往互相影响，要实现板凸度的精确控制，需要在板厚度及宽度精确控制的基础上进行。本发明使用Elman算法实现对板厚度和宽度的预报，并采用CS算法优化Elman的各层间权值和阈值，然后将板厚度和宽度也作为输入量，进而实现板凸度的在线预报，具有参数少、操作简单、易实现、寻优能力强、可收敛于全局最优等优点，为提高热轧板凸度的预测精度提供了新方法。

主权项：1.一种基于CS-Elman神经网络模型的热轧板凸度预测方法，其特征在于，包括下列步骤：S1、利用生产现场现有的监测装置采集数据，提取热连轧生产现场监测装置采集的历史数据中，与热轧板凸度、厚度及宽度有关的特征参数，以及相应热轧板的轧后实际凸度、厚度和宽度值；S2、对采集的数据进行归一化处理；S3、建立热轧板厚度-宽度预报神经网络：以特征参数为输入层的输入量，以热轧板的厚度和宽度值为输出层，构建Elman神经网络；通过CS算法搜索最佳的Elman各层的权值和阈值赋给Elman神经网络，完成热轧板厚度-宽度预报神经网络的建立；S4、建立热轧板凸度预报神经网络：以特征参数连同热轧板的厚度和宽度值一起作为输入层，以热轧板的凸度为输出层，构建Elman神经网络；通过CS算法搜索最佳的Elman各层的权值和阈值赋给Elman神经网络，完成热轧板凸度预报神经网络的建立；S5、利用建立好的热轧板厚度-宽度预报神经网络和热轧板凸度预报神经网络，进行实际热连轧生产过程中热轧板凸度的预测：S5.1、以热连轧生产中特征参数的实际值为热轧板厚度-宽度预报神经网络的输入量，通过热轧板厚度-宽度预报神经网络获得热轧板厚度和宽度的预测值；S5.2、以热连轧生产中特征参数的实际值连同S5.1获得的热轧板厚度和宽度的预测值共同作为热轧板凸度预报神经网络的输入量，通过热轧板凸度预报神经网络获得热轧板凸度的预测值；所述与热轧板凸度、厚度及宽度有关的特征参数，包括各个机架的轧制力、轧制速度、弯辊力、辊缝值、窜辊量，以及轧制的入口温度、出口温度。

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