基于极限学习机的热轧板凸度预测方法

作者：马红; 熊雯; 张雪荣^*

来源：装备维修技术, 2023, (02): 74-77.

DOI：10.16648/j.cnki.1005-2917.2023.2.097

• 板形凸度
• 极限学习机
• 预测分析

针对热轧过程中存在多变量、非线性、强耦合、过程复杂等因素导致板形凸度预测精度低的问题，提出基于极限学习机的板带凸度预测方法。为验证方法的有效性，对武钢CSP厂轧制板带的凸度进行了预测研究，采用基于数据驱动的ELM方法，建立了带钢连轧生产过程中工艺参数和板带凸度之间的映射关系。预测结果表明，基于ELM预测模型能更好地对板带凸度进行预测分析，且凸度预测值绝对误差小于5μm，从而为热轧板带质量的提升奠定了良好的基础。