吳澤（1982-）

    男，河南許昌人，許昌學(xué)院助教，河南師范大學(xué)研究生，主要研究方向為計算機應用網(wǎng)絡(luò )通信。

    

    基金項目：河南省教育廳自然科學(xué)研究資助項目（2008A510014）

    摘  要：構建了基于工控機的帶鋼力學(xué)性能自動(dòng)化檢測硬件平臺，完成了自動(dòng)檢測軟件的分析和設計，核心部分采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行建模，應用好的控制算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )訓練，實(shí)現了帶鋼力學(xué)性能預測，該平臺可應用于軋鋼流程的參數控制，提高生產(chǎn)的自動(dòng)化水平。

    關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；力學(xué)性能；測試平臺；算法

   Abstract: The automation measure platform constructed by industrial control computer and the measure software was designed. The algorithm core is the artificial neural networks, and the networks training is finished by the control algorithm. Our algorithm is able to forecast the mechanical properties of strip steel. The platform can be applied in parameters control of rolling with the high level automation.

   Key words: neural network; mechanical properties; measure platform; algorithm

    1 引言

    為了合理地使用板帶鋼和評定其質(zhì)量，技術(shù)標準中都有對鋼材進(jìn)行力學(xué)性能及工藝性能試驗的規定。力學(xué)性能是指鋼材受外力作用時(shí)反映出來(lái)的各種指標，包括抗拉強度、屈服強度、伸長(cháng)率、斷面收縮率和沖擊韌性等。工藝性能試驗的目的，是檢驗板帶鋼具有的再加工性能，工藝性能包括彎曲、沖壓、焊接性能等。鋼材的力學(xué)性能預報可以通過(guò)對其化學(xué)成分、軋制制度、冷卻制度等生產(chǎn)工藝參數為輸入進(jìn)行鋼材抗拉強度、屈服強度、斷裂延伸率等力學(xué)性能指標的預測；通過(guò)工藝參數的優(yōu)化調整，提高產(chǎn)品質(zhì)量；有助于進(jìn)行新鋼種開(kāi)發(fā)和新工藝設計，提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益[1]。目前我國在帶鋼力學(xué)性能檢測方面還不能適應現代化生產(chǎn)要求，能有效解決帶鋼力學(xué)性能檢測將大大提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，在資源短缺的現代社會(huì )起到舉足輕重的作用[2]。計算機技術(shù)在軋制過(guò)程中的不斷應用，使現代化的軋鋼生產(chǎn)達到一個(gè)全新的水平。隨著(zhù)對鋼鐵材料的性能質(zhì)量提出的更高要求，計算機數值模擬技術(shù)正由軋件尺寸形狀的預測和力學(xué)模擬轉到金屬組織性能預測和控制上來(lái)。通過(guò)對微觀(guān)組織演變和帶鋼力學(xué)性能的軟測量技術(shù)，可實(shí)現軋制變形過(guò)程中的精確化和定量化控制，達到優(yōu)化工藝和成分的目的。帶鋼力學(xué)性能預測的實(shí)質(zhì)是找到生產(chǎn)工藝參數和力學(xué)性能的非線(xiàn)性映射關(guān)系，論文采用多層前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行帶鋼力學(xué)性能預測研究，完成了自動(dòng)化檢測平臺的軟硬件實(shí)現。

    2 平臺硬件組成

    平臺的硬件架構如圖1所示。
                     

                               圖1   平臺硬件架構

    帶鋼力學(xué)性能分析是一項復雜的問(wèn)題，系統在硬件構架上整體系統為開(kāi)環(huán)控制方式，系統實(shí)現實(shí)時(shí)檢測和離線(xiàn)分析相結合方式運用平臺[3]。軋鋼生產(chǎn)線(xiàn)實(shí)時(shí)數據通過(guò)信號調理及數據采集模塊進(jìn)入工控機，工控機為系統核心部件，主要負責對數據的分析和處理，并生成報表，可選擇打印和顯示輸出。

    3 自動(dòng)檢測分析軟件設計

    3.1 軟件模塊

    自動(dòng)檢測分析軟件是本系統的設計核心，軟件主要有實(shí)時(shí)數據庫模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分析模塊、控制數據生成模塊、數據預處理模塊、報表分析等模塊組成，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分析模塊是本系統的核心設計。軟件基本構架如圖2所示。

                       
 
                         圖2   平臺軟件模塊框架

    數據預處理模塊主要負責對現場(chǎng)實(shí)時(shí)數據和其他樣本數據進(jìn)行歸一化處理，為進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分析做準備；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分析模塊完成力學(xué)性能分析的整體部分，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )建模（確定網(wǎng)絡(luò )結構，輸入單元修正和確定，隱節點(diǎn)設計等），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )映射分析（實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，進(jìn)行參數自尋優(yōu)）及網(wǎng)絡(luò )輸出和誤差分析，如果實(shí)現網(wǎng)絡(luò )性能及相關(guān)性能指標，生成控制數據，并打印報表，給出分析報告。

    3.2 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的力學(xué)性能分析模塊

    BP網(wǎng)絡(luò )按有導師學(xué)習方式進(jìn)行訓練，利用實(shí)際輸出與期望之間對網(wǎng)絡(luò )各層連接權按由后向前逐層進(jìn)行校正的一種計算方法。BP算法主要分為工作信號正向傳播過(guò)程和誤差信號反向傳播過(guò)程。輸入信號從輸入層向前傳遞到中間層單元，經(jīng)過(guò)作用函數后，再把中間層節點(diǎn)的輸出送到輸出層節點(diǎn)，最后在輸出端產(chǎn)生輸出信號。這是工作信號正向傳播。然后將輸出層輸出信號與期望值相比較，其誤差信號由輸出端開(kāi)始，從輸出層到中間層，再從中間層到輸入層，將誤差逐層傳送并修正各層連接權。這兩個(gè)過(guò)程反復多次，直至誤差達到精度要求，BP網(wǎng)絡(luò )學(xué)習結束[4]。BP算法實(shí)質(zhì)上是把一組樣本輸入輸出問(wèn)題轉化為一個(gè)非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，并通過(guò)梯度算法利用迭代運算求解權值問(wèn)題的一種方法，雖然反向傳播算法得到廣泛應用，但它也存在自身的限制與不足，針對BP算法的不足，1991年英國B(niǎo)illings等人提出前向網(wǎng)絡(luò )的遞推預報誤差算法（RPE），設n0、n1和n2分別為輸入層、隱層及輸出層中的神經(jīng)元的數目，xi（i=1,2,...,n0）及分別是網(wǎng)絡(luò )的輸入輸出值，x'、b'i（i=1,2,...,n1）是隱層中第i個(gè)神經(jīng)元的輸出值和閾值。表示第k-1層中第j個(gè)神經(jīng)元對第k層第i個(gè)神經(jīng)元的連接權值[5-6]。取隱節點(diǎn)的作用函數為S型函數：  （1）

   則整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的輸入輸出關(guān)系為：

                                      （2）
                                               （3）
    RPE算法采用極小化預報誤差準則來(lái)進(jìn)行參數估計，準則函數定義為：

                             （4）
     式中是預報誤差向量，N是數據長(cháng)度。

     RPE算法的原理是沿J的Gauss-Newton搜索方向修正未知參數向量，從而使J 。參數向量修正公式為

                          （5）

    其中是Gauss-Newton搜索方向，定義為

                                   （6）
    式中是關(guān)于的梯度，是的Hessian矩陣；它們分別是關(guān)于的一階和二階微分，且有
                             （7）
                                 （8）
     其中是網(wǎng)絡(luò )的一步預報值對的一階微分。

     基于上述原理的RPE算法為
                     （9）
    其中為遺忘因子。

    對于只含單隱層前向網(wǎng)絡(luò )，利用式（3）得到陣的元素

                         （10）

    對于單隱層前向網(wǎng)絡(luò )算法流程如下：

    ①初始化，取權值和閾值為較小的隨機值，取為對角陣，取為一適當值；

    ②根據網(wǎng)絡(luò )輸入，按式(2)、(3)分別計算隱層節點(diǎn)及輸出節點(diǎn)的值；

    ③按式（10）構成陣；

    ④根據式（9）求預報誤差，P陣及參數序列，從②至④反復進(jìn)行，直至收斂。

    4 力學(xué)性能分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現

    4.1 樣本數據的處理

    以某軋鋼廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)為工程背景，通過(guò)信號調理和數據采集模塊獲取現場(chǎng)數據，以獲取的數據為研究對象，樣本數據選取帶鋼厚度、碳元素含量、錳、硅、磷、硫等元素的含量作為網(wǎng)絡(luò )輸入，預測的力學(xué)性能指標帶鋼的屈服強度、抗拉強度和延伸率等作為網(wǎng)絡(luò )輸出?？紤]到網(wǎng)絡(luò )學(xué)習速度及網(wǎng)絡(luò )泛化能力，網(wǎng)絡(luò )輸入數據進(jìn)行隨機排序，樣本空間共選取900組實(shí)驗數據，前800組實(shí)驗數據作為訓練樣本，后100組數據作為測試樣本，所有數據在網(wǎng)絡(luò )訓練前進(jìn)行歸一化處理。

    4.2 網(wǎng)絡(luò )層次結構確定

    輸入層神經(jīng)元有6個(gè)神經(jīng)元節點(diǎn)，規定輸入矢量為，代表帶鋼厚度和化學(xué)成分的質(zhì)量分數：

                

    其中，分別代表帶鋼厚度、碳、錳等化學(xué)元素含量。
                     
                                       圖3   網(wǎng)絡(luò )訓練結果圖

    采用三層BP網(wǎng)絡(luò )，隱層單元數設計為12個(gè)神經(jīng)元節點(diǎn)。

    輸出層為3個(gè)神經(jīng)元節點(diǎn)，輸出矢量為，即，其中分別代表帶鋼力學(xué)性能指標屈服強度、抗拉強度和延伸率。

    4.3 網(wǎng)絡(luò )訓練與學(xué)習

    網(wǎng)絡(luò )訓練采用遞推預報誤差算法，運用MATLAB語(yǔ)言實(shí)現網(wǎng)絡(luò )并進(jìn)行訓練，實(shí)驗中遺忘因子初始值選為0.6，n0=6、n1=12，n2=3每次訓練取前800組數據，當誤差達到預設的要求時(shí)，就停止訓練[7-8]。算法中網(wǎng)絡(luò )訓練步長(cháng)設為2000，訓練誤差設為0.001，采用遞推預報誤差算法進(jìn)行仿真，仿真結果如圖3所示，由于樣本空間比較大，從訓練曲線(xiàn)可以看出網(wǎng)絡(luò )收斂快速，在進(jìn)行1000步左右即可實(shí)現網(wǎng)絡(luò )訓練。

    5 結語(yǔ)

    論文所建硬件平臺簡(jiǎn)潔直觀(guān)，軟件采用模塊化設計，具有很高的可裁剪性，通過(guò)改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )解決了帶鋼力學(xué)性能指標預測這一類(lèi)信息不完備、難以建模的非線(xiàn)性復雜系統，系統不足在于系統軟件分析的復雜性和系統本身實(shí)時(shí)性的限制，沒(méi)有形成整體管控一體化的閉環(huán)實(shí)現，今后將通過(guò)其他相關(guān)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)；論文給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行建模和自尋優(yōu)得具體算法，所建模型能夠充分描述輸入與輸出的映射關(guān)系，通過(guò)仿真結果可見(jiàn)該模型具有較好的預測精度；論文提出的方法可有效應用于軋鋼流程的參數控制，提高生產(chǎn)的自動(dòng)化水平。

    其他作者：

    王武（1978-），男，甘肅蘭州人，講師，碩士，主要研究方向為控制理論與控制工程、智能控制。

    參考文獻：

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    [2] 王丹民，李華德，周建龍等. 熱軋帶鋼力學(xué)性能預測模型及其應用[J]. 北京科技大學(xué)學(xué)報，2006，7: 687~690.

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    [4] 王武，張元敏，賈石峰. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的齒輪質(zhì)量檢測應用研究[J]. 機械設計與制造，2008，5.

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                                                              ——轉自《自動(dòng)化博覽》