基于循环神经网络的热镀锌气刀自动控制系统开发
杨凯
代龙飞
王枫
谢谦
安徽工业大学冶金工程学院, 安徽 马鞍山 243032
摘要：冷轧镀锌板比冷轧原板的使用寿命长,广泛用于汽车及家电制造、建筑材料等行业.在热镀锌工艺中,锌层厚度的控制是一个非常重要的生产环节.目前在国内多数镀锌产线中锌层厚度控制还需依赖人工控制,耗费大量精力的同时带来锌层厚度波动的质量风险.结合某钢厂镀锌线设备与工艺特点,建立了基于气刀循环神经网络的控制系统,将实际锌层与目标锌层的差值、气刀到带钢表面距离、气刀高度、稳定辊、带钢速度作为循环神经网络的输入,气刀压力作为循环神经网络的输出.利用循环神经网络的时序性特征实现锌层厚度的闭环控制.经实际生产数据验证,该系统在实现自动锌层厚度控制的同时降低锌耗,该算法可以较为广泛的适用于不同设备特征的气刀控制模型设计过程,具有较大的应用前景.
关键词：热镀锌冷轧气刀循环神经网络自动控制
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(52104366)安徽省工业智联网智能应用与安全工程实验室开放基金(IASII21-03)
论文发表日期：2024-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 35-39 )
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