冷连轧弯辊力精度改进PSO-SVM预测及补偿分析
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为了进一步控制冷连轧弯辊力精度,构建改进PSO-SVM预测模型。利用包含压缩因子的粒子群算法完成支持向量机参数的更高效寻优处理,对回归轧制参数实施反归一化获得弯辊力模型。根据现场实际轧制结果完成预测模型的验证过程。研究结果表明:采用改进PSO-SVM模型获得的预测性能指标在上述优化方法中达到了最低,改进PSO-SVM模型具备最优预测效果。设置可靠补偿后大幅降低了AFC系统工作量,促进了带钢板形效率的显著提升。弯辊力补偿值形成了与弯辊力几乎相同的变化规律,具备优异预测性能。