基于BP网络的钢坯表面温度预测模型的设计

摘要：

在轧制生产过程中,钢坯表面温度的检测一直是影响钢坯轧制质量的重要因素,也是如何更好地实现加热炉自动控制的重中之重,但是由于目前检测技术上的限制,常规的检测方式很难实现对温度的预测.利用BP神经网络,建立了钢坯表面温度的预测模型,并用Matlab仿真工具进行仿真预测.结果表明:理论预测值与现场实测值吻合较好.

关键词： 钢坯 表面温度 轧制质量 加热炉 BP神经网络 Matlab仿真

作者: 王志春 李忠飞

作者单位: 内蒙古科技大学,信息工程学院,内蒙古,包头,014010

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国冶金自动化信息网2009年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 778-780

在线出版日期: 2009-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）