一种自适应变异PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法技术

本发明专利技术主要属于带钢板形控制技术领域，具体涉及一种引入自适应变异的PSO‑BP神经网络带钢凸度预测方法。该预测方法通过实际数据对板形预测模型进行实时修正，满足轧机板形模型不断变化的实际情况；不需要建立轧制过程的一个准确模型，只需要确定输入、输出即可，通过修改预测算法以及控制参数，将自适应变异用于PSO‑BP算法，既可避免陷入局部最小值，又可实现带钢凸度的准确预测，满足轧制现场要求，更加精确地进行板形预测以提高板形的控制精度。

A prediction method of strip crown based on adaptive mutation PSO-BP neural network

The invention mainly belongs to the technical field of strip shape control, in particular relates to a method for predicting strip crown by introducing self-adaptive mutation PSO_BP neural network. This prediction method can modify the shape prediction model in real time by actual data to meet the changing actual situation of the shape model of the rolling mill; it does not need to establish an accurate model of the rolling process, but only needs to determine the input and output. By modifying the prediction algorithm and control parameters, the adaptive mutation is used in PSO BP calculation. The method can not only avoid falling into the local minimum, but also realize the accurate prediction of strip crown, meet the requirements of rolling site, and more accurately predict the strip shape to improve the control accuracy of strip shape.

【技术实现步骤摘要】
一种自适应变异PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法
本专利技术主要属于带钢板形控制
，具体涉及一种自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法。
技术介绍
加工技术的发展对金属板带产品的质量标准要求越来越高，板形研究一直是带钢生产技术的前沿和热点。在板形的控制系统中，板形的生产参数将会直接影响带钢产品的质量和生产效率，因此研究板形控制技术对于钢铁企业提高核心竞争力具有至关重要的作用。近年来，国内外研究者针对如何进一步提高板形控制质量进行了深入研究，他们在寻找建立更精确的系统模型的同时，试图从控制的角度来研究板形控制问题。Jelali等人在美国专利(US6721620B2)“Multivariableflatnesscontrolsystem”中引入了板形预测模型，通过模型预测出口板形来消除板形测量延时，使得板形控制可以快速动态运行。该方法基本的要求是需要建立轧制过程的一个准确模型，但实际板形模型是随轧机工况，例如轧机冷却特性、轧辊和带钢间的摩擦系数和带钢的变形抗力等因素而变化的，因而很难获得满足实际需求的板形预测模型。为了解决这个问题，顾廷权等人在专利CN101758084A“模型自适应的板形预测控制方法”中提出了一种基于模型自适应技术的板形预测控制方法，利用历史输入输出数据建立一个含有执行机构特性的板形模型，并且根据实时的轧制参数和相应的实际板形值不断对该模型进行动态校正，校正模型用于准确预测板形及确定最优的控制量，以达到去除带钢在机架和板形仪之间传输时滞的目的。但是值得注意的是，这种方法完全用预测控制代替了反馈控制，因而其校正模型的模型精度和跟踪精度对于控制效果来说是非常重要的。以上两种方法分别存在建立轧制过程的准确模型困难、模型精度和跟踪精度不高的问题。黄亚飞在其论文《神经网络在热轧板凸度预报模型中的应用》中把神经网络应用于带钢热连轧过程中的凸度预测，陈治明在其论文《基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化》中利用混沌优化支持向量机方法对板形进行了预测并优化了连轧道次中的压下率，赵永磊在其论文《面向冷轧机的板形预测模型与广义预测控制算法研究》中研究了基于分布式神经网络的板形预测模型，黄长清在其论文《基于极限学习机的板形预测模型》中将极限学习机应用到板形预测上。以上机器学习模型均为简单的模型，模型存在很大的问题，如BP神经网络易陷入局部极小值并且收敛速度慢，SVM算法对大规模训练样本难以设施并且解决多分类问题存在困难等。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，该预测方法通过实际数据对板形预测模型进行实时修正，满足轧机板形模型不断变化的实际情况；不需要建立轧制过程的一个准确模型，只需要确定输入、输出即可，通过修改预测算法以及控制参数，将自适应变异用于PSO-BP算法，既可避免陷入局部最小值，又可实现带钢凸度的准确预测，满足轧制现场要求，更加精确地进行板形预测以提高板形的控制精度。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，所述方法包括：初始化BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层、输出层神经元个数、选择神经网络的激活函数；选取影响带钢凸度的因素作为所述输入层的输入，将机架出口处带钢凸度作为所述输出层的输出；初始化BP神经网络的权值和阈值，将初始化的权值和阈值编码为粒子，设置PSO算法的基本参数，用PSO算法优化所述BP神经网络，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，构建获得引入自适应变异的PSO-BP神经网络，采用所述自适应变异的PSO-BP神经网络能够对带钢的凸度进行预测，并实现轧制现场在线预测带钢凸度。进一步地，所述输入层神经元的个数与所选取的影响带钢凸度的因素的个数相同，所述输出层神经元的个数为1；当将所述方法用于预测精轧末端机架出口的带钢凸度时，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差；此时，所述输入层神经元的个数为6。当将所诉方法用于预测精轧非末端机架出口的带钢凸度时，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、弯辊力、轧制力、轧制力差、张力、温度，在这里只讨论精轧末端机架出口的带钢凸度，此时，所述输入层神经元的个数为8；进一步地，所述轧机辊缝指轧机辊子之间的缝隙，包含轧机初始设定时的辊缝值、轧机轧制过程中的轧辊弹跳值、轧机牌坊因变形而产生的变形量、轧机压力轴承转动时产生的油膜间隙以及轧机各个部件之间的间隙；所述工作辊速度是轧辊与带钢接触处的圆周速度，计算公式：v＝πDn/60其中：v是工作辊速度速度，单位为m/s；D是轧辊工作直径，单位为m；n是轧辊转速，单位为r/min；所述位置反馈为AGC的一项参数设置；所述弯辊力是轧制过程弯辊产生的用于调整板形的力；所述轧制力是轧制时轧件作用在轧辊上所有力的垂直分力的合力；所述轧制力差是轧机两侧单边轧制力的偏差。进一步地，选择tan-sigmoid和purelin函数作为输入输出层的激活函数。进一步地，所述设置粒子群算法PSO的基本参数，该基本参数包括：粒子数、粒子的长度、粒子范围、最大速度、学习因子、终止条件、惯性权重。进一步地，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，以提高对带钢凸度预测精度的方法如下：(1)粒子和速度初始化：初始化BP神经网络的拓扑结构后，确定初始权值和阈值，将初始权值和阈值编码为粒子，并且设置PSO算法的基本参数；(2)计算粒子的初始适应度值：随机输入一个粒子，计算出粒子的初始适应度值，将得到的适应度值和个体最优值对比，假如适应度值大于个体最优值，记录下该粒子的当前位置，将该当前位置作为粒子个体最优位置；然后继续输入剩下的所有粒子，不断重复，直到算法结束为止，获得粒子群体最优位置；(3)速度和位置的更新以及经过自适应算法后重新计算适应度值：在更新粒子的速度和位置后，判断粒子的速度和位置是否在允许的范围里，根据更新后的速度和位置来更新粒子的速度和位置；再根据自适应变异重新计算粒子的适应度值，并且根据粒子新的适应度值去更新粒子的个体最优值和群体最优值；(4)判断是否满足迭代的停止条件：当迭代结束之后，判断得到的群体最优值是否符合BP神经网络的权值、阈值的要求，如果满足要求则结束；如果不满足要求，则重新初始化网络的权值和阈值，再次计算粒子的适应度值进行算法的迭代直到满足条件为止。本专利技术的有益技术效果:本专利技术所述方法从数据驱动角度出发，不需要建立轧制过程的一个准确模型，通过实际数据对板形预测模型进行实时修正，满足轧机模型不断变化的实际情况，只需根据模型的输入输出即可通过修改预测算法以及控制参数，将自适应变异用于PSO-BP算法，该模型和传统的机理模型相比，建模难度小、周期短，不需要分析轧制过程中的内部机理，校正能力强，可避免传统BP陷入局部最小值的问题，又可实现带钢凸度的准确预测，是提高板形预测精度的一种有效途径。附图说明图1为辊缝示意图；图2为本专利技术实施例中BP神经网络结构图；图3为本专利技术实施例中自适应变异的PSO-BP神经网络工作流程图；图4为本专利技术实施例中引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测仿真图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种引入自适应变异的PSO‑BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述方法包括：初始化BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层、输出层神经元个数、选择神经网络的激活函数；选取影响带钢凸度的因素作为所述输入层的输入，将机架出口处带钢凸度作为所述输出层的输出；初始化BP神经网络的权值和阈值，将初始化的权值和阈值编码为粒子，设置PSO算法的基本参数，用PSO算法优化所述BP神经网络，在PSO‑BP神经网络模型中引入自适应变异，构建获得引入自适应变异的PSO‑BP神经网络，采用所述自适应变异的PSO‑BP神经网络能够对带钢的凸度进行预测，并实现轧制现场在线预测带钢凸度。

【技术特征摘要】
1.一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述方法包括：初始化BP神经网络的拓扑结构，确定输入层、隐含层、输出层神经元个数、选择神经网络的激活函数；选取影响带钢凸度的因素作为所述输入层的输入，将机架出口处带钢凸度作为所述输出层的输出；初始化BP神经网络的权值和阈值，将初始化的权值和阈值编码为粒子，设置PSO算法的基本参数，用PSO算法优化所述BP神经网络，在PSO-BP神经网络模型中引入自适应变异，构建获得引入自适应变异的PSO-BP神经网络，采用所述自适应变异的PSO-BP神经网络能够对带钢的凸度进行预测，并实现轧制现场在线预测带钢凸度。2.根据权利要求1所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述输入层神经元的个数与所选取的影响带钢凸度的因素的个数相同，所述输出层神经元的个数为1；当将所述方法用于预测精轧末端机架出口的带钢凸度时，所选取的影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、位置反馈、弯辊力、轧制力、轧制力差；此时，所述输入层神经元的个数为6。3.根据权利要求1所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，当将该方法用于非末端的机架出口带钢凸度预测时，选取影响带钢凸度的因素包括轧机辊缝、工作辊速度、弯辊力、轧制力、轧制力差、张力、温度，此时，所述输入层神经元的个数为8。4.根据权利要求2所述一种引入自适应变异的PSO-BP神经网络带钢凸度预测方法，其特征在于，所述轧机辊缝指轧机辊子之间的缝隙，包含轧机初始设定时的辊缝值、轧机轧制过程中的轧辊弹跳值、轧机牌坊因变形而产生的变形量、轧机压力轴承转动时产生的油膜间隙以及轧机各个部件之间的间隙；所述工作辊速度是轧辊与带钢接触处的圆周速度，计算公式：v＝πDn/60其中：v是工作辊速度速度，单位为m/s；D是轧辊工作直径，单位为m；n是轧辊转速，单位为r/min；所述位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张飞，朱永波，张勇军，肖雄，王增权，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京,11