D0I:10.13374/i.issnl00113.2009.04.03 第31卷第4期 北京科技大学学报 Vol.31 No.4 2009年4月 Journal of University of Science and Technology Beijing Apr.2009 一种设定记忆长度的轧辊偏心在线检测算法 吴巍) 张武军张晓彤)钱艺) 1)北京科技大学信息工程学院，北京1000832)北京科技大学机械工程学院，北京100083 摘要轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素·针对该类问题，将基于设定记忆长度的在线反向传 播算法用于对偏心信号的检测，通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明：该方法具有学习收敛速度快，抗噪 声能力强等特点，可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95%左右，从而准确地补偿由偏心信号引起的 厚度偏差，提高轧钢过程中的带钢厚度精度 关键词轧辊偏心；在线检测：记忆长度；反向传播算法 分类号TP183 Online algorithm with memory range for identification of roll eccentricity WU Wei),ZHA NG Wujun2).ZHA NG Xiao-tong),QIA N Yi) 1)School of Information Engineering.University of Science and Technology Beijing.Beijing 100083.China 2)School of Mechanical Engineering.University of Science and Technology Beijing.Beijing 100083.China ABSTRACT Roll eccentricity in rolling mills has an important influence on the delivery gauge of rolled strips.An online back propa" gation algorithm with memory range was used to identify roll eccentricity and compared with the simple online back propagation algo- rithm on identification.The results show that the roll eccentricity identification method with memory range has a faster convergence and a better anti-noise performance.It can make the thickness fluctuation decrease about 95%when the eccentricity's magnitude, phase and frequency change,consequently compensate thickness error induced by roll eccentricity and improve the delivery gauge of rolled strips effectively. KEY WORDS roll eccentricity:online detection:memory range:back propagation algorithm 轧辊偏心是由轧辊本身的椭圆度和辊径不同轴 但是常规BP算法存在训练收敛速度慢、误差 等方面的误差产生的，理论分析和实验结果表明， 波动大的缺点，难以在控制波动要求苛刻的轧辊板 轧辊偏心反映在轧缝、轧制力和轧件出口厚度上是 型控制中使用，针对这种情况本文采用设定记忆长 随轧制速度变化而变化的周期信号.由于轧辊偏 度的在线BP算法检测轧辊偏心信号.该方法的机 心的存在，使得轧钢控制过程中带钢的出口厚度出 理是利用网络训练过程中不断采样得到最近时刻的 现较大的波动：因此，必须对轧辊偏心信号进行检 多个样本获得偏心信号所具有的局部相关性，然后 测，利用检测出的偏心信号对轧钢控制参数进行调 根据这多个样本的均方误差值动态调整神经网络的 整，以便尽可能地消除轧辊偏心对带钢厚度的影响， 参数（如神经元的权值和阈值）以减小神经网络迭代 通常偏心信号具有一定的非线性和时变性特 过程中使用随机误反馈差带来的网络参数调整的波 征，BP神经网络具有较强的非线性映射能力，能够 动，使网络的输出尽可能快速和精确逼近实际的偏 逼近任意的非线性曲线)，并具有学习跟踪轧钢系 心信号山.与不设记忆长度的在线BP算法相比，在 统轧辊偏心特性变化的能力). 对偏心信号进行在线跟踪和检测过程中，收敛速度 收稿日期：2008-04-14 作者简介：吴巍(1983一)，男，颈士研究生；张晓形(1968-)，男，教授，博士，t@ies.ustb-edu~cm一种设定记忆长度的轧辊偏心在线检测算法 吴 巍1） 张武军2） 张晓彤1） 钱 艺1） 1） 北京科技大学信息工程学院‚北京100083 2） 北京科技大学机械工程学院‚北京100083 摘 要 轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素．针对该类问题‚将基于设定记忆长度的在线反向传 播算法用于对偏心信号的检测．通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明：该方法具有学习收敛速度快‚抗噪 声能力强等特点‚可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95％左右‚从而准确地补偿由偏心信号引起的 厚度偏差‚提高轧钢过程中的带钢厚度精度． 关键词 轧辊偏心；在线检测；记忆长度；反向传播算法 分类号 TP183 Online algorithm with memory range for identification of roll eccentricity W U Wei 1）‚ZHA NG W u-jun 2）‚ZHA NG Xiao-tong 1）‚QIA N Y i 1） 1） School of Information Engineering‚University of Science and Technology Beijing‚Beijing100083‚China 2） School of Mechanical Engineering‚University of Science and Technology Beijing‚Beijing100083‚China ABSTRACT Roll eccentricity in rolling mills has an important influence on the delivery gauge of rolled strips．An online back propa￾gation algorithm with memory range was used to identify roll eccentricity and compared with the simple online back propagation algo￾rithm on identification．T he results show that the roll eccentricity identification method with memory range has a faster convergence and a better ant-i noise performance．It can make the thickness fluctuation decrease about 95％ when the eccentricity’s magnitude‚ phase and frequency change‚consequently compensate thickness error induced by roll eccentricity and improve the delivery gauge of rolled strips effectively． KEY WORDS roll eccentricity；online detection；memory range；back propagation algorithm 收稿日期：2008-04-14 作者简介：吴 巍（1983—）‚男‚硕士研究生；张晓彤（1968—）‚男‚教授‚博士‚zxt＠ies．ustb．edu．cn 轧辊偏心是由轧辊本身的椭圆度和辊径不同轴 等方面的误差产生的．理论分析和实验结果表明‚ 轧辊偏心反映在轧缝、轧制力和轧件出口厚度上是 随轧制速度变化而变化的周期信号［1］．由于轧辊偏 心的存在‚使得轧钢控制过程中带钢的出口厚度出 现较大的波动；因此‚必须对轧辊偏心信号进行检 测‚利用检测出的偏心信号对轧钢控制参数进行调 整‚以便尽可能地消除轧辊偏心对带钢厚度的影响． 通常偏心信号具有一定的非线性和时变性特 征‚BP 神经网络具有较强的非线性映射能力‚能够 逼近任意的非线性曲线［2］‚并具有学习跟踪轧钢系 统轧辊偏心特性变化的能力［3］． 但是常规 BP 算法存在训练收敛速度慢、误差 波动大的缺点‚难以在控制波动要求苛刻的轧辊板 型控制中使用．针对这种情况本文采用设定记忆长 度的在线 BP 算法检测轧辊偏心信号．该方法的机 理是利用网络训练过程中不断采样得到最近时刻的 多个样本获得偏心信号所具有的局部相关性‚然后 根据这多个样本的均方误差值动态调整神经网络的 参数（如神经元的权值和阈值）以减小神经网络迭代 过程中使用随机误反馈差带来的网络参数调整的波 动‚使网络的输出尽可能快速和精确逼近实际的偏 心信号［4］．与不设记忆长度的在线BP 算法相比‚在 对偏心信号进行在线跟踪和检测过程中‚收敛速度 第31卷 第4期 2009年 4月 北 京 科 技 大 学 学 报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol．31No．4 Apr．2009 DOI:10．13374／j．issn1001－053x．2009．04．023