隨著現(xiàn)代工業(yè)雙金屬耐磨鋼板的不斷發(fā)展和進(jìn)步,對(duì)板材質(zhì)量的要求也越來越高,而板形模式識(shí)別和控制是提高板材質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)之一,因此成為冷軋控制研究的熱點(diǎn)問題.另外,由絡(luò)在建立模型中有許多優(yōu)點(diǎn),在近幾年的研究中被廣泛的應(yīng)用在板形模式辨識(shí)和控制中.本文以某薄板廠的六輥五機(jī)架CVC冷連軋機(jī)為研究對(duì)象,以實(shí)現(xiàn)板形自動(dòng)控制為目的,建立了基于BP(Error Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式識(shí)別模型和板形預(yù)測模型.闡述了軋機(jī)、板形的相關(guān)知識(shí),以及板形控制的基本方法和策略.分析了板形的測量裝置以及測量的相關(guān)理論. 其次,針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法在辨識(shí)板形缺陷模式中的不足,以常見板形缺陷模式為依據(jù),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建模和系統(tǒng)辨識(shí)方面的優(yōu)點(diǎn),建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的板形缺陷辨識(shí)模atlab7.0中的GUI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立了該模型.模型的輸入為測量輥的52測量值和

在工作條件特別惡劣、要求高強(qiáng)度、高耐磨性能的工程、采礦、建筑、農(nóng)業(yè)、水泥生產(chǎn)、港口、電力以及冶金等機(jī)械行業(yè)中，磨損是一直困擾著工業(yè)界人士的一個(gè)重大嚴(yán)重問題，尤其是在接觸巖石、礦料等受磨擦、撞擊、沖刷的結(jié)構(gòu)中。如推土機(jī)，裝載機(jī)，挖掘機(jī)，自卸車及各種礦山機(jī)械、抓斗、堆取料機(jī)、輸料彎曲結(jié)構(gòu)等。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，工業(yè)發(fā)達(dá)的國家，機(jī)械裝備及其零件的磨損所造成的經(jīng)濟(jì)損失占國民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值4左右。因此，解決磨損和延長機(jī)械設(shè)備及其部件的使用壽命成為工業(yè)界人士在設(shè)計(jì)、制造和使用各種機(jī)械設(shè)備所需要考慮的首要問題。

由此，雙金屬耐磨鋼板憑借高抗磨損性、高抗沖記性、耐高溫的特點(diǎn)足以走俏鋼板市場，取得可喜成績。

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