第4期 吴巍等：一种设定记忆长度的轧辊偏心在线检测算法 .503. 变化的情况下，采用设定记忆长度的在线BP算法 tricity.Control Decis,1991.6(3):229 的神经网络滤波器能够快速地减少改变后的偏心信 (刘淑贞，孙一康.一种有效的补偿偏心影响的液压式厚控系 统控制与决策，1991,6(3)：229) 号引起的厚度波动 [4]Sheng S Z.Wang D B.Huang X H.Online learning algorithm for 4结论 feedforward neural networks with moving range.Control Decis, 2005,20(3):303 常规BP算法存在训练收敛速度慢、误差波动 (盛守照，王道波，黄向华.限定记忆的前向神经网络在线学习 大的缺点，难以在控制波动要求苛刻的轧辊板型控 算法研究.控制与决策，2005,20(3)：303) 制中使用.针对这种情况，本文提出一种设定记忆 [5]Li B K.Model identification theory using neural network and its application in plate rolling conro I Beijing Inst Technol,2002. 长度的在线BP算法，用于检测轧辊偏心信号，该算 22(3):311 法不仅能够准确预测轧钢过程中控制轧辊的偏心信 (李保奎，神经网络辨识方法及其在轧钢控制中的应用，北京 号，而且可以克服传统BP算法训练收敛速度慢、误 理工大学学报，2002,22(3)：311) 差波动大的缺点，仿真结果表明，该方法具有较快 [6]Andreas K,Werner H,Kurt S,et al.Active compensation of roll 的学习收敛速度和较好的抗外界干扰能力，滤波器 eccentricity in roll mills.IEEE Trans Ind Appl.2000.36(2):625 [7]Jiang X P.Yao T R.An online learning algorithm of neural net- 输出可以在短时间内使由轧辊偏心引起的各种波动 works of local recurrent-J Huazhong Univ Sci Technol Nat Sei, 减少95%左右，可以用于对控制波动要求苛刻的板 2005,33(5):1 型控制的偏心检测中， (江小平，姚天任.一种局部回归神经网络的在线学习算法华 中科技大学学报：自然科学版，2005,33(5)：1) 参考文献 [8]Tezuka T,Yamashita T.Application of a new automatic gauge control system for the tandem cold mill.IEEE Trans Ind Appl. [1]Aistleitner K.Mattersdorfer L G.Hass W,et al.Neural net- 2002,38(2):553 works for identification of roll eccentricity in rolling mills. [9]Wang S J,LiZZ,Chen X D.Discussion on the basic mathemati- Mater Process Technol,1996,60(3):387 cal models of neurons in general purpose neurocomputer.Acta [2]Chau K W.Reliability and performance-based design by artificial Electron Sin.2001,29(5):577 neural network.Ado Eng Software,2007,38:145 (王守觉，李兆洲，陈向东.通用神经网络硬件中神经元基本数 [3]Liu S Z.Sun Y K.A hydraulic-AGC system effective to roll eccen- 学模型的讨论.电子学报，2001,29(5)：577)变化的情况下‚采用设定记忆长度的在线 BP 算法 的神经网络滤波器能够快速地减少改变后的偏心信 号引起的厚度波动． 4 结论 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‚本文提出一种设定记忆 长度的在线 BP 算法‚用于检测轧辊偏心信号．该算 法不仅能够准确预测轧钢过程中控制轧辊的偏心信 号‚而且可以克服传统 BP 算法训练收敛速度慢、误 差波动大的缺点．仿真结果表明‚该方法具有较快 的学习收敛速度和较好的抗外界干扰能力‚滤波器 输出可以在短时间内使由轧辊偏心引起的各种波动 减少95％左右‚可以用于对控制波动要求苛刻的板 型控制的偏心检测中． 参 考 文 献 ［1］ Aistleitner K‚Mattersdorfer L G‚Hass W‚et al．Neural net￾works for identification of roll eccentricity in rolling mills． J Mater Process Technol‚1996‚60（3）：387 ［2］ Chau K W．Reliability and performance-based design by artificial neural network．A dv Eng Software‚2007‚38：145 ［3］ Liu S Z‚Sun Y K．A hydraulic-AGC system effective to roll eccen￾tricity．Control Decis‚1991‚6（3）：229 （刘淑贞‚孙一康．一种有效的补偿偏心影响的液压式厚控系 统．控制与决策‚1991‚6（3）：229） ［4］ Sheng S Z‚Wang D B‚Huang X H．Online learning algorithm for feedforward neural networks with moving range．Control Decis‚ 2005‚20（3）：303 （盛守照‚王道波‚黄向华．限定记忆的前向神经网络在线学习 算法研究．控制与决策‚2005‚20（3）：303） ［5］ Li B K．Model identification theory using neural network and its application in plate rolling control．J Beijing Inst Technol‚2002‚ 22（3）：311 （李保奎．神经网络辨识方法及其在轧钢控制中的应用．北京 理工大学学报‚2002‚22（3）：311） ［6］ Andreas K‚Werner H‚Kurt S‚et al．Active compensation of roll eccentricity in roll mills．IEEE T rans Ind Appl‚2000‚36（2）：625 ［7］ Jiang X P‚Yao T R．An online learning algorithm of neural net￾works of local recurrent．J Huaz hong Univ Sci Technol Nat Sci‚ 2005‚33（5）：1 （江小平‚姚天任．一种局部回归神经网络的在线学习算法．华 中科技大学学报：自然科学版‚2005‚33（5）：1） ［8］ Tezuka T‚Yamashita T．Application of a new automatic gauge control system for the tandem cold mill．IEEE T rans Ind Appl‚ 2002‚38（2）：553 ［9］ Wang S J‚Li Z Z‚Chen X D．Discussion on the basic mathemati￾cal models of neurons in general purpose neurocomputer． Acta Electron Sin‚2001‚29（5）：577 （王守觉‚李兆洲‚陈向东．通用神经网络硬件中神经元基本数 学模型的讨论．电子学报‚2001‚29（5）：577） 第4期 吴 巍等： 一种设定记忆长度的轧辊偏心在线检测算法 ·503·