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.262 北京科技大学学报 第32卷 预测出口带钢厚度 预测出口 预测轧件塑性Q 贝叶斯 带钢厚度 神经网络 过程控制 数据 (C+Q) 计算机 采集装置 定设定h 反馈 △h/C 控制器 调节量 P -1机架预测 前馈 U 控制器 压下装置 轧辊 出口厚度 +】机架 △H O△HIC i机架 图13贝叶斯神经网络综合应用原理图 Fig 13 Integrated application schenatic of the Bayesian Bayesian neural netorks 通过预测带钢出口厚度、带钢的塑性系数，能够很好 [7]WeiD.Zhang M L JiangZ J et al Neural netork non-linear 地实现带钢厚度实时监控和调整压下量，为进一步 modelling based on Bayesian methods Canput Eng Appl 2005. 41(11):5 在线预测和控制带钢厚度提高广阔应用前景. (魏东，张明廉，蒋志坚，等，基于贝叶斯方法的神经网络非线 性模型辨识.计算机工程与应用，200541(11)：5) 参考文献 [8]Sun Y K.Model of Contml Hot Strip M ill Beijing Metallgical [1]Zhang JZ Application of force AGC parmeter equation and vari Industry Press 2002 able stiffness m ill Meta ll Ind Au tomn.1984.3(1):24 (孙一康.带钢热连轧的模型与控制北京：冶金工业出版社， (张进之，压力AGC系统参数方程及变刚度轧机分析，冶金自 2002) 动化，1984,3(1)：24) [9]Dong C.H.Matlab Neurl Net Application Beijing National [2]Harman D.Meetng the challenges of intelligent system for Defense Industry Press 2005 Dofasco's tandon col mill Iron Steel Eng 1996.45(6):134 (董长虹，Matb神经网络与应用-北京：国防工业出版社， [3]Ormann B Modemization of the automnation in the hot w ide strip 2005) m ill at VoestA bne Stahl Metall Plant Technol Int 1994.6 26 [10]Zhu M.Data Mining Hefei China Science and Technobgy [4]Huang Q Application of neuml nehvork n breakout prediction University Press 2002 systm for continuous casting n Baosteel Baosteel Technol 1999 (朱明.数据挖掘.合肥：中国科学技术大学出版社，2002) (1):40 [11]Ticu A K.Jiang Z Y,Lu C A 3D finite element analysis of the (黄棋·神经网络在宝钢连铸漏钢预报系统中的应用，宝钢技 hot molling of strip with lubrication J Mater Process Technol 术，1999(1)：40) 2002125/126.638 [5]HajeerM N.Basheer IA.A hybril Bayesian euml netork ap- [12]Jia T Liu Z Y.Hu H F et al Mechanical property prediction proach for pmobabilistic modeling of bacterial gwh/no gmwh in- for hot molled SPA H steel usng Bayesian neural network J terface Int J Food M icmobiol 2003 82:233 Norheastem Univ Nat Sci 2008 29(4):521 [6]Foresee F D.Hagan M T.Gauss New ton approxination to Bayes- (贾涛，刘振宇，胡恒法，等.基于贝叶斯神经网络的SPA一H an leaming Pmceedings of the Intemational Confernce on Neuml 热轧板力学性能预测，东北大学学报：自然科学版，200829 Networks Houston 2007 (4):521)北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 图 13 贝叶斯神经网络综合应用原理图 Ｆｉｇ．13 ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍａｔｉｃｏｆｔｈｅＢａｙｅｓｉａｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ 通过预测带钢出口厚度、带钢的塑性系数能够很好 地实现带钢厚度实时监控和调整压下量为进一步 在线预测和控制带钢厚度提高广阔应用前景． 参 考 文 献 ［1］ ＺｈａｎｇＪＺ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｃｅ-ＡＧＣｐａｒａｍｅｔｅｒｅｑｕａｔｉｏｎａｎｄｖａｒｉ- ａｂｌｅｓｔｉｆｆｎｅｓｓｍｉｌｌ．ＭｅｔａｌｌＩｎｄＡｕｔｏｍ19843（1）：24 （张进之．压力 ＡＧＣ系统参数方程及变刚度轧机分析．冶金自 动化19843（1）：24） ［2］ ＨａｒｔｍａｎＤ． Ｍｅｅｔｉｎｇｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｄｏｆａｓｃｏʾｓｔａｎｄｏｍｃｏｌｄｍｉｌｌ．ＩｒｏｎＳｔｅｅｌＥｎｇ199645（6）：134 ［3］ ＯｒｔｍａｎｎＢ．Ｍｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｈｏｔｗｉｄｅｓｔｒｉｐ ｍｉｌｌａｔＶｏｅｓｔ-ＡｌｐｉｎｅＳｔａｈｌ．ＭｅｔａｌｌＰｌａｎｔＴｅｃｈｎｏｌＩｎｔ19946：26 ［4］ ＨｕａｎｇＱ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｂｒｅａｋｏｕｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｆｏｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｃａｓｔｉｎｇｉｎＢａｏｓｔｅｅｌ．ＢａｏｓｔｅｅｌＴｅｃｈｎｏｌ1999 （1）：40 （黄棋．神经网络在宝钢连铸漏钢预报系统中的应用．宝钢技 术1999（1）：40） ［5］ ＨａｊｍｅｅｒＭＮＢａｓｈｅｅｒＩＡ．ＡｈｙｂｒｉｄＢａｙｅｓｉａｎ-ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｐ- ｐｒｏａｃｈｆｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｂａｃｔｅｒｉａｌｇｒｏｗｔｈ／ｎｏ-ｇｒｏｗｔｈｉｎ- ｔｅｒｆａｃｅ．ＩｎｔＪＦｏｏｄＭｉｃｒｏｂｉｏｌ200382：233 ［6］ ＦｏｒｅｓｅｅＦＤＨａｇａｎＭＴ．Ｇａｕｓｓ-ＮｅｗｔｏｎａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｔｏＢａｙｅｓ- ｉａｎｌｅａｒｎｉｎｇ∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｈｏｕｓｔｏｎ2007 ［7］ ＷｅｉＤＺｈａｎｇＭＬＪｉａｎｇＺＪｅｔａｌ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｎｏｎ-ｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｍｅｔｈｏｄｓ．ＣｏｍｐｕｔＥｎｇＡｐｐｌ2005 41（11）：5 （魏东张明廉蒋志坚等．基于贝叶斯方法的神经网络非线 性模型辨识．计算机工程与应用200541（11）：5） ［8］ ＳｕｎＹＫ．ＭｏｄｅｌｏｆＣｏｎｔｒｏｌＨｏｔＳｔｒｉｐＭｉｌｌ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｍｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌ ＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ2002 （孙一康．带钢热连轧的模型与控制．北京：冶金工业出版社 2002） ［9］ ＤｏｎｇＣＨ．ＭａｔｌａｂＮｅｕｒａｌＮｅｔ＆ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｎａｔｉｏｎａｌ ＤｅｆｅｎｓｅＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ2005 （董长虹．Ｍａｔｌａｂ神经网络与应用．北京：国防工业出版社 2005） ［10］ ＺｈｕＭ．ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ．Ｈｅｆｅｉ：ＣｈｉｎａＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ2002 （朱明．数据挖掘．合肥：中国科学技术大学出版社2002） ［11］ ＴｉｅｕＡＫＪｉａｎｇＺＹＬｕＣ．Ａ3Ｄｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅ ｈｏｔｒｏｌｌｉｎｇｏｆｓｔｒｉｐｗｉｔｈｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎ．ＪＭａｔｅｒＰｒｏｃｅｓｓＴｅｃｈｎｏｌ 2002125／126：638 ［12］ ＪｉａＴＬｉｕＺＹＨｕＨＦｅｔａｌ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒｈｏｔｒｏｌｌｅｄＳＰＡ-Ｈ ｓｔｅｅｌｕｓｉｎｇＢａｙｅｓｉａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｊ ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖＮａｔＳｃｉ200829（4）：521 （贾涛刘振宇胡恒法等．基于贝叶斯神经网络的 ＳＰＡ--Ｈ 热轧板力学性能预测．东北大学学报：自然科学版200829 （4）：521） ·262·