基于BP神经网络逆模型的热连轧产品质量研究

【类型】学位论文

【作者】王冬冬 

【关键词】 内模控制 BP神经网络 自适应逆控制 热连轧产品

【学位授予单位】山西师范大学

【学位年度】2015

【学位名称】硕士

【分类号】TG334.9;|TP183

【导师姓名】邢进生

【摘要】随着计算机人工智能技术的快速发展,利用人工智能提高钢铁企业的市场竞争力,满足用户对钢种的特定需求是目前钢铁企业研究的重要目标。本文以某钢铁企业热连轧产品质量为研究背景,运用BP神经网络构建钢铁热连轧产品性能指标和钢铁化学成份与轧制工艺参数的逆模型,目的能够根据给定的钢铁性能指标求轧制工艺参数。为此,主要做了以下工作;1、分析研究论文选题背景与目前国内外有关BP神经网络逆模型和自适应逆控制算法的研究现状。并且综述了与论文研究相关的理论与算法：BP神经网络和自适应逆控制理论。2、分析内模控制理论的研究现状与基

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