包装钢带生产负荷分配的协同人工智能系统简介

　　包装钢带生产负荷分配的协同人工智能系统简介

　　为充分利用生产现场宝贵的信息资源，首先建立轧钢厂生产现场数据采集系统和带钢历史数据库。

　　利用二级模糊综合评判模型，分析带钢海量历史数据库中的数据，为评价带钢产品质量提供了一个新标准，使带钢产品质量的总体评价更具合理性。

　　引人人工神经网络方法预测热连轧精轧机组负荷分配，网络的预测结果可以提高负荷分配的质量。

　　采用遗传算法与BP算法耦合合成的混合学习系统，为解决BP网络的结构参数设计提供了一个崭新的方法，从而可以将遗

　　传算法的全局寻优能力与BP算法的指导性搜索思想结合起来。

　　建立智能负荷分配专家系统，专家系统的应用使无法用理论模型化、非结构化解决的问题得以解决。

　　采用智能负荷分配系统对热连轧典型规格产品（3.0mmx1300mm）进行负荷分配设定，并对各机架的轧制力进行校验，结果表明该设定更为合理。应用上述方法建立的智能负荷分配系统对实际生产中各"轧程内所有板坯进行设定，结果表明设定结果可以再现良好的轧制状态，其设定值优于实际生产中采用的负荷分配值。