基于BP神经网络的轧机刚度预测模型

轧机刚度对热轧带钢厚度、板形控制等有重要影响,轧机牌坊与辊系轴承座之间间隙变化引起的辊系轴线交叉是导致轧机刚度变化的主要因素。为此,以某精轧机为研究对象,建立了轧机的数值仿真模型,并以轧机设计刚度对模型正确性进行验证。基于该仿真模型,采用正交试验方法,通过修改轧机牌坊与辊系轴承座之间的间隙,计算不同辊系轴线交叉状态下的轧机刚度值,构建了训练数据集。采用BP神经网络建立间隙与轧机刚度之间的非线性映射数学模型,实现了轧机刚度预测。现场的刚度试验和轧机刚度调整实践均验证了该模型的可靠性。该模型为轧机刚度精确预测、轧机牌坊和辊系轴承座间隙调整以及轧机精度智能调整提供了理论依据。