[發(fā)明專利]一種結(jié)合遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010037453.7
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN111241750A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 許斌;陳小虎;于曉飛;呂超杰;王風(fēng)強;程帥;劉素麗;賈亞飛
• 申請（專利權(quán)）人: 邯鄲鋼鐵集團有限責(zé)任公司;河鋼股份有限公司邯鄲分公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/17;G06N3/08;G06F119/14;G06F111/06
• 代理公司: 石家莊冀科專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 13108
• 代理人: 曹淑敏

本發(fā)明涉及一種結(jié)合遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)測方法，屬于冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域。技術(shù)方案是：篩選冷軋帶鋼生產(chǎn)系統(tǒng)采集的相關(guān)數(shù)據(jù)，進行歸一化處理；采用歸一化的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，并對所建立的改進的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行評估；利用生成的改進BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行冷軋帶鋼的力學(xué)性能預(yù)測。本發(fā)明以BP網(wǎng)絡(luò)為中心，結(jié)合遺傳算法對BP網(wǎng)絡(luò)進行改進，可有效預(yù)報冷軋帶鋼的力學(xué)性能，提高生產(chǎn)效率、節(jié)能降耗以及提高產(chǎn)品質(zhì)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種結(jié)合遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)測方法，屬于冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

冷軋帶鋼生產(chǎn)是鋼鐵生產(chǎn)過程之一，其產(chǎn)品是汽車、家電、電器、機械等基礎(chǔ)工業(yè)的重要原材料。冷軋帶鋼軋制過程非常復(fù)雜，它涉及到壓力、溫度、速度等物理參數(shù)，以及彈塑性變形、熱力耦合、組織相變等復(fù)雜過程。在這個過程中，諸多因素會對帶鋼產(chǎn)品的力學(xué)性能產(chǎn)生影響，比如：化學(xué)成分、帶鋼熱軋和冷軋工藝參數(shù)等，這是一個多維非線性映射問題，難以建立簡單的數(shù)學(xué)模型表達內(nèi)在聯(lián)系，因而，對于帶鋼力學(xué)性能的預(yù)報建模在理論上存在難點。

雖然傳統(tǒng)軋制理論在軋制技術(shù)發(fā)展中起到積極的作用，但是在冷軋帶鋼的力學(xué)性能預(yù)測方面遠滿足不了現(xiàn)代軋制技術(shù)的需求，如果能解決這一難題，將對提高生產(chǎn)效率、節(jié)能降耗以及提高產(chǎn)品質(zhì)量都有舉足輕重的作用，對鋼鐵行業(yè)發(fā)展有著深遠影響。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個超大規(guī)模非線性連續(xù)時間自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。近些年國內(nèi)在帶鋼軋制領(lǐng)域，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行了大量的探索性的研究工作。這些研究工作主要有：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輥軋機板形控制、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行板形識別、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯進行板形控制、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報冷軋軋制力、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制軋機、利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制帶鋼厚度等。

BP(Back Propagation,BP)網(wǎng)絡(luò)也稱前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)誤差梯度下降原則進行權(quán)值調(diào)整，具有很強的非線性映射、自組織、泛化和容錯能力。但是，基本BP網(wǎng)絡(luò)有著固有的缺陷，包括：①易陷入局部最優(yōu)；②收斂性能依賴于初始連接權(quán)值、學(xué)習(xí)率；③隱含層節(jié)點數(shù)難以確定，研究結(jié)果表明，若網(wǎng)絡(luò)的隱含層單元數(shù)太少，可能難以訓(xùn)練出結(jié)果，或網(wǎng)絡(luò)不強壯，容錯性差；若隱含層單元數(shù)太多，將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能下降，節(jié)點冗余，又使學(xué)習(xí)時間過長。

公開號為CN107609647A的中國專利公開了“一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軋輥合金力學(xué)性能預(yù)測方法”，該專利基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了軋輥的合金成分、熱處理工藝參數(shù)和力學(xué)性能之間的映射關(guān)系，其中 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù)是依據(jù)經(jīng)驗值或者試驗的方法確定，同一種網(wǎng)絡(luò)模型不能針對不同品種的產(chǎn)品進行精確預(yù)測。

授權(quán)號為CN104694720B的中國專利公開了“一種熱軋板卷力學(xué)性能預(yù)測與判定系統(tǒng)”，該專利基于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了熱軋板成分、工藝參數(shù)和力學(xué)性能之間的映射關(guān)系，基于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以克服基本BP網(wǎng)絡(luò)精度依賴于學(xué)習(xí)率、隱含層節(jié)點數(shù)等固有缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是提供一種結(jié)合遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)測方法，該方法以BP網(wǎng)絡(luò)為中心，結(jié)合遺傳算法對BP網(wǎng)絡(luò)進行改進，可有效預(yù)報冷軋帶鋼的力學(xué)性能，選擇高級訓(xùn)練函數(shù)并結(jié)合遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)可有效改善基本BP網(wǎng)絡(luò)精度依賴于學(xué)習(xí)率、隱含層節(jié)點數(shù)等固有缺陷，解決目前通過板卷取樣進行力學(xué)性能檢測造成的質(zhì)量損失和時間的浪費，進而提高生產(chǎn)效率、節(jié)能降耗以及提高產(chǎn)品質(zhì)量；有效解決成分含量和工藝參數(shù)與力學(xué)性能的非線性映射關(guān)系的問題；有效解決了BP網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)、輸入層權(quán)值和網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值的確定，改善了以往只能根據(jù)經(jīng)驗確定的問題，有效地解決了背景技術(shù)中存在的上述問題。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種結(jié)合遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)冷軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)測方法，包含以下步驟：

步驟1，篩選冷軋帶鋼生產(chǎn)系統(tǒng)采集的相關(guān)數(shù)據(jù)，進行歸一化處理，即將數(shù)據(jù)映射到[-1,1]區(qū)間得到訓(xùn)練樣本；