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强化学习在连退炉内带钢跑偏控制中的应用
文章作者:司华春等
出处: 冶金自动化2021年第4期
作者单位: 安徽工业大学冶金工程学院
参考文献:
关键词:带钢;跑偏;张力调节;强化学习;神经网络
摘要:冷轧带钢连退炉内的带钢跑偏问题是影响产品质量和生产节奏的工业难题。针对这一问题,在某钢厂1550〖KG*8〗连退炉产线对退火炉区间张力、带钢厚度和带钢钢种三者之间的变化规律进行了统计分析,发现可以通过调节张力对带钢跑偏量进行控制。针对这个控制思路,基于强化学习算法开发了带钢跑偏自动修正模型并在线应用,现场带钢平均跑偏量由33.9mm降低至21.5mm。本研究有效降低了连退炉内带钢跑偏量,提高了产线生产效率与自动化水平,为同类产线的自动化控制提供了新思路。
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