軋機軋制力的改進訓練策略深度神經(jīng)網(wǎng)絡預測

于 飛，于 博

（1.遼源職業(yè)技術(shù)學院機電工程學院，吉林遼源 136200；2.長春工程學院機電工程學院，吉林長春 130012）

1 引言

串聯(lián)式雙機架爐卷軋機對鋼坯軋制時具有速度快、效率高、溫控效果好、占地面積小等諸多優(yōu)勢，軋制力的預測精度對產(chǎn)品厚度、板型質(zhì)量具有決定性影響，但是軋制力的影響因素較多且相互高度耦合，使軋制力預測精度較低[1]。研究軋制力的高精度預測方法對于提高軋制產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。

軋制力預測方法可以分為兩大類：（1）建立預測的解析模型；（2）機器學習法進行擬合，其中機器學習法根據(jù)網(wǎng)絡深度分為淺層擬合和深度擬合。文獻[2]使用滑移線場劃分軋制件塑性區(qū)，使用Hencky應力方程推導出了軋制力解析解，得到了較高精度的功率預測值和形狀參數(shù)預測值。文獻[3]將有限元與神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合應用于軋制力預測，軋制力預測誤差控制在了10%以內(nèi)。文獻[4]提出基于極限學習機?自動編碼器的軋制力預測方法，使用自編碼器提取原始數(shù)據(jù)特征，使用極限學習機進行軋制力回歸，提高了軋制力預測精度。

文獻[5]針對熱連軋的軋制力預測問題，構(gòu)建了深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，實現(xiàn)了軋制力的高精度預測。以上軋制力預測方法都具有較高精度，其中由于淺層網(wǎng)絡的表達和擬合能力有限，因此預測精度一般小于深度網(wǎng)絡，但是深度網(wǎng)絡存在非凸優(yōu)化和梯度彌漫問題，仍是需解決的重要問題。

針對雙機架爐卷軋機的軋制力預測問題，提出了改進深度神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法。……