一种基于BP神经网络的轧机模型控制方法

摘要

本发明涉及一种基于BP神经网络的轧机模型控制方法，属于冶金自动化技术领域。技术方案是：设计神经网络层结构；神经网络的轧机模型输出层和输入层网络节点的确定；设定网络初始权值和神经网络学习率，初始权值选择较小的随机数,学习率选取0.01；神经网络的轧机模型的在线自适应控制和离线自适应控制，得到轧制力输出值，存入数据库。本发明有益效果：采用在线和离线相互结合的方式对轧机产线的轧机轧制力进行自适应调节，实现了对轧机轧制力的自动控制，有效提高了钢卷产品质量。