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文檔簡介
1、軋鋼生產過程是一個由多個子系統過程構成的復雜大系統,具有嚴重非線性、不確定性、時變、大滯后、強耦合和多參數等特性。為保證軋鋼產品質量,對軋鋼生產過程進行產品質量建模、實施質量優(yōu)化與控制是十分必要的,然而對于軋鋼生產過程,影響產品質量的因素眾多,由于其復雜性加之工業(yè)噪聲污染,對其進行質量建模與質量優(yōu)化控制存在很大的困難。近年來,國內外諸多學者利用不同的神經網絡對其進行質量建模,起到了一定的成果,但在利用所建模型指導生產實踐和實施質量優(yōu)化控
2、制方面還有一定的差距。本文針對軋鋼生產過程質量建模與質量優(yōu)化控制進行研究,取得了一些具有實際意義的結果,其主要工作和內容如下:
(1)在對軋鋼生產過程分析的基礎上,對軋鋼生產過程產品質量指標及其質量影響因素進行了研究和分析,確定了影響軋鋼復雜工業(yè)生產過程產品質量的主要影響因素;對軋鋼生產過程質量建模與質量優(yōu)化控制問題進行了分析和探討,為建立軋鋼生產過程質量模型和實施質量優(yōu)化控制奠定了基礎。
(2)對軋鋼生產過
3、程數據進行了篩選和樣本數據預處理;在對分層模糊神經網絡及其建模分析的基礎上,給出了基于分層模糊神經網絡的軋鋼生產過程產品質量建模方法,并進行了實例仿真和分析,仿真結果表明了所建立模型的有效性和可靠性。
(3)在建立軋鋼生產過程質量模型的基礎上,對其產品質量優(yōu)化控制問題進行了深入的分析和探討,給出了軋鋼生產過程產品質量優(yōu)化控制方法;建立-了軋鋼生產過程的質量優(yōu)化模型,并結合懲罰函數與粒子群算法對該質量優(yōu)化模型進行了優(yōu)化方面的
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