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申请/专利权人：东北大学

摘要：本发明公开了基于Elman神经网络的热连轧出口板凸度动态预测方法，涉及轧制过程自动化生产技术领域。包括确定包括机架轧辊磨损量在内的热连轧出口板凸度影响因素，采集热连轧生产线中与热连轧出口板凸度相关的实测数据与过程自动化级计算数据；计算各机架的轧制公里数，将各机架的轧制公里数代替热连轧出口板凸度的影响因素中的各机架的轧辊磨损量；将实测数据及过程自动化级计算数据与各机架轧制公里数组合在一起构成数据集，从数据集中划分出部分数据作为训练数据集；利用训练数据集对Elman神经网络训练，获得热连轧出口板凸度的动态预测模型，利用该模型对热连轧出口板凸度进行动态预测，可精准地预测热连轧出口板凸度，对更精准的板形控制提供保障。

主权项：1.基于Elman神经网络的热连轧出口板凸度动态预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：确定包括机架轧辊磨损量在内的热连轧出口板凸度的影响因素，并根据所述影响因素采集热连轧生产线中与热连轧出口板凸度相关的实测数据及过程自动化级计算数据；所述影响因素包括轧件变形抗力、轧件出口宽度、轧件出口厚度、轧件入口温度、轧件出口温度、轧件热膨胀量、机架轧辊磨损量、机架轧制力、轧件出口速度、机架弯辊力；所述实测数据包括末机架的轧件出口板凸度、末机架的轧件出口宽度、第一机架的轧件入口温度、末机架的轧件出口温度、各个机架的轧制力、各个机架的弯辊力、末机架的轧件出口厚度、各个机架的轧件出口速度；所述过程自动化级计算数据包括各个机架的轧件变形抗力、除末机架外其他各机架的轧件出口厚度、轧制过程轧件的热膨胀量；步骤2：将按序依次轧制带钢的过程看作与出口板凸度相关的动态问题，计算各机架的轧制公里数，将各机架的轧制公里数代替热连轧出口板凸度的影响因素中的各机架的轧辊磨损量；所述计算各机架的轧制公里数的公式为： 上式中，Si为第i道次带钢的轧制公里数，m为在一个换辊周期内轧制带钢的总数，li,k为第i道次中轧制第k块钢的轧后长度； 上式中，l、b、h为带钢轧后长度、宽度、厚度，L、B、H为带钢轧前长度、宽度、厚度，i为轧制的不同道次；步骤3：将步骤1中采集到的实测数据及过程自动化级计算数据与步骤2中获得的各机架轧制公里数组合在一起构成数据集，从该数据集中划分出部分数据作为训练数据集；步骤4：利用训练数据集对Elman神经网络进行训练，获得热连轧出口板凸度的动态预测模型；步骤5：利用热连轧出口板凸度的动态预测模型对热连轧出口板凸度进行动态预测。

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