[发明专利]一种基于深度学习的带钢头部厚度预报方法有效
| 申请号： | 202110446301.7 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113134514B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 孙杰;于加学;袁尚斌;李树;彭文;丁敬国;张殿华 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | B21B37/16 | 分类号： | B21B37/16 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的带钢头部厚度预报方法，涉及轧钢自动控制技术领域。本发明通过分析轧钢过程中影响头部厚度的因素，确定了轧制力、辊缝、轧制温度、板坯厚度和轧制速度因素为预报器的输入参数；利用深度神经网络结构，并提取轧钢生产数据，得到的汇总数据满足后续数据分析和神经网络使用的需求。使用TensorFlow深度学习框架实现了预报器的功能，预报器准确率满足要求，对不同厚度的带钢头部厚度命中率有明显提升，分析神经网络各参数对性能的影响；并且提出了一种优化本预报器的方法，较默认配置预报器准确率有明显提升。使用训练集对神经网络进行训练，最后用测试集评估训练后的模型效果，大大提高了带钢成材率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 带钢 头部 厚度 预报 方法 | ||
【主权项】：
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