Автоматизована система керування технологічними параметрами з використанням штучних нейронних мереж

Abstract

Представлена структурна схема автоматизованої системи керування технологічними параметрами, що базується на адаптивній математичній моделі з використанням штучних нейронних мереж. Для проведення навчання нейронних мереж проводиться статична обробка даних, що характеризують процес прокатки. Аналіз кореляційних залежностей технологічних параметрів показав, що експериментальні дані утворюють різні кластери розташовані в різних районах площини даних. Визначення вказаних кластерів проводять за допомогою методу «інертного газу», що є необхідним для уникнення числових проблем при робот і ШНМ. Усі експерименти проводилися для останньої кліті чистової групи ШСГП з використанням мережі ADALINE. Ця лінійна мережа є дуже нечутливою до часу виконання, вимог щодо пам’яті і може працювати з 25 вхідними величинами. Показано, що найбільш ефективним є застосування штучних нейронних мереж для корекції уставки регулятора товщини. За допомогою адаптивного керування уставки регулятора товщини при використанні нейронної мережі похибка уставки, можна майже повністю усунути середні похибки уставки і приблизно на 10 % зменшити похибку по товщині.