赵庆浩,荆丰伟,刘恒文.基于BP神经网络的板带轧机液压HGC状态监测方法[J].电工技术,2024(15):17-20
基于BP神经网络的板带轧机液压HGC状态监测方法
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.15.005
中文关键词:  BP神经网络  板带轧机  液压HGC系统  故障预警
英文关键词:
基金项目:
作者单位
赵庆浩 北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程中心 
荆丰伟 北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程中心 
刘恒文 北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程中心 
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中文摘要:
      提出了一种基于BP神经网络的板带轧机液压HGC状态监测方法，利用BP神经网络算法进行模型训练和状态识别。通过对历史数据的分析和学习，建立了液压HGC状态与传感器数据之间的映射关系。然后，利用训练好的神经网络模型对实时数据进行监测和预测，从而实现对液压HGC系统状态的实时监测和故障预警。该方法能够准确监测液压HGC系统的状态，并提供及时的预警信息，为轧机运行维护和产品质量提升提供了有效的支持。
英文摘要:
      
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