基于BP神经网络的轧机油膜厚度补偿的测试与建模

摘要

针对单机架热轧中厚板轧机天铁2500mm中厚板生产线的油膜补偿问题进行了研究,用基于BP神经网络的方法建立了轧机油膜厚度补偿模型,并与已成熟应用的基于Reynolds方程的轧机相对油膜厚度补偿方法进行比较分析。结果表明,BP神经网络模型比基于Reynolds方程的轧机相对油膜厚度补偿方法具有预测精度高、样本学习时间快、收敛速度快的优点,BP神经网络模型可以对轧机油膜厚度进行良好的补偿。