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基于粒子群优化算法的BP神经网络漏钢预报模型

李珊  
【摘要】:随着连铸技术的不断发展,高效连铸技术已成为连铸技术领域的主要研究方向,高效连铸的核心是高拉坯速度,而拉坯速度的提高会导致漏钢几率的增加。漏钢事故一旦发生将会给企业带来严重的损失,因此开发实时有效的漏钢预报系统是解决漏钢问题的最有效手段。漏钢预报模型是漏钢预报系统的核心,因此对漏钢预报模型进行研究具有重要的理论和实际意义。 首先,论文对粘结漏钢的形成原因进行了分析,并针对粘结漏钢的诱发因素提出了预防措施;根据粘结漏钢的形成过程,分析了粘结漏钢的预报原理及断裂口的传播情况。 然后,论文对广泛应用的神经网络漏钢预报模型中最常用的BP神经网络算法进行了分析和研究,针对BP算法存在的缺陷,将粒子群优化算法引入到BP网络的训练中,并对粒子群算法做了改进,建立了基于粒子群优化算法的BP神经网络漏钢预报模型。该漏钢预报模型由单偶时序网络和组偶空间网络组合而成,时序网络用来识别单个热电偶在时间序列上的温度变化特征,当时序网络模型发出报警信号时,再由空间网络判别这种变化模式是否在其空间上相邻热电偶间存在着传播,然后由空间网络的输出经过逻辑判断给出漏钢报警信息。 最后,基于Windows平台,利用Microsoft Visual C++编程软件开发了漏钢预报仿真系统,将基于粒子群优化算法的BP神经网络运用到漏钢预报系统中,并进行了实验室仿真测试。测试结果表明,该系统能够有效地降低误报并避免漏报;基于粒子群优化的BP神经网络漏钢预报模型是有效的。


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