一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统.pdf

摘要
申请专利号：	CN201410708980.0	申请日：	2014.11.28
公开号：	CN104376226A	公开日：	2015.02.25
当前法律状态：	实审	有效性：	审中
法律详情：	著录事项变更IPC(主分类):G06F 19/00变更事项:申请人变更前:首钢总公司变更后:首钢集团有限公司变更事项:地址变更前:100041 北京市石景山区石景山路68号变更后:100041 北京市石景山区石景山路68号\|\|\|实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20141128\|\|\|公开
IPC分类号：	G06F19/00(2011.01)I	主分类号：	G06F19/00
申请人：	首钢总公司
发明人：	常安; 昝现亮; 于孟; 李飞; 滕华湘; 王树岗
地址：	100041北京市石景山区石景山路68号
优先权：
专利代理机构：	北京华沛德权律师事务所11302	代理人：	刘杰
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内容摘要

本发明涉及金属材料加工技术领域，公开了一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统。其中，该方法包括：采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数；将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量，从而得到了带钢厚度的减薄量。

权利要求书

权利要求书
1.  一种计算带钢厚度减薄量的方法，其特征在于，包括：
采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；
将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。

2.  如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数，包括：通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型，并通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。

3.  如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，包括：
若所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；
若所述输出数值与所述输出参数不匹配，减小所述权值以实现所述计算模型的训练。

4.  如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；
若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；
所述将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量，包括：将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。

5.  如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。

6.  一种计算带钢厚度减薄量的系统，其特征在于，包括：
第一数据采集模块，用于采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
模型构建模块，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；
数据输出模块，用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。

7.  如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，包括：
模型构建执行单元，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型；
模型训练单元，用于通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。

8.  如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模型训练单元，具体用于：
若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；
若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数不匹配，减小所述权值以实现所述计算模型的训练。

9.  如权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
第二数据采集模块，用于采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
模型检验模块，用于将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；
若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；
所述数据输出模块，具体用于将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。

10.  如权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：
数据处理模块，用于对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。

说明书

说明书一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统
技术领域
本发明涉及金属材料加工技术领域，主要适用于计算带钢厚度减薄量的方法及系统。
背景技术
钢板成品的厚度精度不仅是满足用户需求的最基本指标，而且也是保证成品顺利出厂的首要条件。通过在对冷轧—连退、冷轧—镀锌的生产工序中影响产品厚度减薄的各种影响因素进行分析之后，最终得出改善成品厚度精度的方法—轧机轧制厚度补偿控制模型。对于连退、镀锌生产来说，带钢在平整/光整机处因延伸率会引起厚度的减薄。此外，带钢的屈服强度在退火炉内的加热条件下会发生变化，使得带钢在张力的条件下发生变形，从而导致带钢厚度方向上的变化。而目前，并没有能够对这种带钢厚度的变化进行检测的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统，它能够得到带钢厚度的减薄量。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种计算带钢厚度减薄量的方法，包括：
采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；
将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
进一步地，所述通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数，包括：通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型，并通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。
进一步地，所述通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，包括：
若所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；
若所述输出数值与所述输出参数不匹配，减小所述权值以实现所述计算模型的训练。
进一步地，还包括：
采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；
若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；
所述将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量，包括：将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
进一步地，还包括：对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。
本发明提供的一种计算带钢厚度减薄量的系统，包括：
第一数据采集模块，用于采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
模型构建模块，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；
数据输出模块，用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
进一步地，所述模型构建模块，包括：
模型构建执行单元，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型；
模型训练单元，用于通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。
进一步地，所述模型训练单元，具体用于：
若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；
若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数不匹配，减小所述权值以实现所述计算模型的训练。
进一步地，还包括：
第二数据采集模块，用于采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；
模型检验模块，用于将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；
若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；
所述数据输出模块，具体用于将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
进一步地，还包括：
数据处理模块，用于对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。
本发明的有益效果在于：
本发明提供的计算带钢厚度减薄量的方法及系统，通过采集生产样本数据构建计算模型，并对所构建的计算模型进行训练直至计算模型可用；再将实际生产数据输入到计算模型，由计算模型输出带钢厚度的减薄量，从而得到了带钢厚度的减薄量，再将带钢厚度减薄量补偿到订单厚度上作为轧机的出口厚度，就可以满足用户对厚度精度的使用要求。
附图说明
图1为本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法的原理图；
图3为本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的系统的结构框图。
具体实施方式
为进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的计算带钢厚度减薄量的方法及系统的具体实施方式及工作原理进行详细说明。
参见图1和图2，本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法，包括：
步骤S110：采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；具体地，可以通过测厚设备和测宽设备分别测量带钢厚度和带钢宽度；可以通过退火炉内的测温设备测量退火温度；可以通过张力测量设备测量加热段张力；可以通过公式计算得到平整/光整延伸率ε；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。需要说明的是，延伸率是平整/光整轧制前、后带钢长度变化的比率。通常认为带钢在轧制前、后的宽度是不变的，如果在同一时间周期内，把Lentry定义为平整机/光整机入口带钢的长度，单位为mm；把Lexit定义为平整机/光整机出口带钢的长度，单位为mm，则平整/光整延伸率为：
ϵ=Lexit-LentryLentry*100%;]]>
根据体积不变原理，可用带钢在平整/光整前、后的速度来计算平整/光整延伸率，其公式为：
ϵ=Lexit-LentryLentry*100%;]]>
在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。
步骤S120：对教师训练样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。
步骤S130：通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并在设定精度的条件下对计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数；
对本步骤进行具体的说明，本步骤具体包括：
通过教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建计算模型，并通过将输入参数输入到计算模块得到的输出数值与输出参数的比较结果来调整权值实现计算模型的训练，直至输出数值与输出参数匹配。对本步骤进行进一步的说明，若输出数值与输出参数匹配，加大权值以实现计算模型的训练；若输出数值与输出参数不匹配，减小权值以实现计算模型的训练。
步骤S140：将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，计算模型的输出参数为实际的带钢厚度的减薄量。
对本发明实施例提供的方法进行进一步的说明，还包括：
采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；具体地，可以通过测厚设备和测宽设备分别测量带钢厚度和带钢宽度；可以通过退火炉内的测温设备测量退火温度；可以通过张力测量设备测量加热段张力；可以通过公式计算得到平整/光整延伸率ε；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。需要说明的是，延伸率是平整/光整轧制前、后带钢长度变化的比率。通常认为带钢在轧制前、后的宽度是不变的，如果在同一时间周期内，把Lentry定义为平整机/光整机入口带钢的长度，单位为mm；把Lexit定义为平整机/光整机出口带钢的长度，单位为mm，则平整/光整延伸率为：
ϵ=Lexit-LentryLentry*100%;]]>
根据体积不变原理，可用带钢在平整/光整前、后的速度来计算平整/光整延伸率，其公式为：
ϵ=Lexit-LentryLentry*100%;]]>
在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。
对检验样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。
将检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与检验样本中的输出参数进行比较匹配；
若比较结果为匹配，则说明对计算模型检验成功；
若比较结果为不匹配，则说明对计算模型检验不成功，需要优化教师训练样本的参数和/或调整计算模型的权值直至比较结果匹配。
则步骤S140具体包括：将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
参见图3，本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的系统，包括：
第一数据采集模块100，用于采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；
具体地，第一数据采集模块100，包括：
带钢厚度计算单元，用于基于测厚设备测量带钢厚度；在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；
带钢宽度计算单元，用于基于测宽设备测量带钢宽度；在本发明实施例中，测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；
退火温度计算单元，用于基于退火炉内的测温设备测量退火温度；在本发明实施例中，测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；
张力计算单元，用于基于张力测量设备测量加热段张力；在本发明实施例中，张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。
平整/光整延伸率计算单元，用于通过公式计算得到平整/光整延伸率ε；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。
数据处理模块200，用于对教师训练样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。
模型构建模块300，用于通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并在设定精度的条件下对计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数；
具体地，模型构建模块300，包括：
模型构建执行单元，用于通过教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建计算模型；
模型训练单元，用于通过将输入参数输入到计算模块得到的输出数值与输出参数的比较结果来调整权值实现计算模型的训练，直至输出数值与输出参数匹配。
其中，模型训练单元，具体用于：
若比较结果为输出数值与输出参数匹配，加大权值以实现计算模型的训练；
若比较结果为输出数值与输出参数不匹配，减小权值以实现计算模型的训练。
数据输出模块400，用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练后的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
对本发明实施例提供的系统的结构进行进一步的说明，还包括：
第二数据采集模块，用于采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；
具体地，第二数据采集模块，包括：
带钢厚度计算模块，用于基于测厚设备测量带钢厚度；在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；
带钢宽度计算模块，用于基于测宽设备测量带钢宽度；在本发明实施例中，测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；
退火温度计算模块，用于基于退火炉内的测温设备测量退火温度；在本发明实施例中，测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；
张力计算模块，用于基于张力测量设备测量加热段张力；在本发明实施例中，张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。
平整/光整延伸率计算模块，用于通过公式计算得到平整/光整延伸率ε；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit 为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。
数据处理模块200，还用于对检验样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。
模型检验模块，用于将检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与检验样本中的输出参数进行比较匹配；
若比较结果为匹配，则说明对计算模型检验成功；
若比较结果为不匹配，则说明对计算模型检验不成功，需要优化教师训练样本的参数和/或调整计算模型的权值直至比较结果匹配。
在这种情况下，数据输出模块400，具体用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。
通过本发明实施例求得带钢厚度的减薄量，首先搜集带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率生产数据作为输入样本，搜集厚度减薄量作为输出样本生产数据分别构成教师训练样本集和检验样本集，并对教师训练样本和检验样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量；通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型(如BP神经网络模型)，并在设定精度的条件下对该计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数，并将训练所得的网络权值和各神经单元的阈值存入权值文件；再用检验样本集对训练好的BP神经网络模型进行检验。在BP神经网络模型检验成功后，将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入量输入到检验成功的BP神经网络模型中，BP神经网络模型的输出量为实际的带钢的厚度减薄量。其中，利用检验成功的BP神经网络模型对连退产品厚度减薄量的计算结果和实际结果进行比较如表1所示(材质均为IF钢)。

表1
由上表可知，通过本发明实施例的检验成功的BP神经网络模型得到的带钢厚度的减薄量与实测厚度减薄量非常接近，故本发明实施例具有精度高的特点。
本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法及系统，通过采集生产样本数据构建计算模型，并对所构建的计算模型进行训练；再对训练好的计算模型进行检验；再将实际生产数据输入到检验成功的计算模型，由计算模型输出带钢厚度的减薄量，从而得到了带钢厚度的减薄量，再将带钢厚度减薄量补偿到订单厚度上作为轧机的出口厚度，就可以满足用户对厚度精度的使用要求。通过本发明实施例提供的方法及系统，可以构建含有6个输入节点和1个输出节点的3层BP神经网络的厚度减薄量模型。其中的输入层变量为带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率，输出量为带钢厚度减薄量，从而得到带钢厚度的减薄量，为轧机轧制厚度补偿控制模型提供了精确的数据保障，进一步地满足了用户对厚度精度的使用要求。在通过BP神经网络模型计算带钢厚度减薄量的过程中，还对数据进行归一化处理，从而提高了BP神经网络模型的训练频率。由于本发明实施例将带钢材质作为BP神经网络模型的输入参量之一，因而当生产新钢种产品时，也能预估出其带钢厚度的减薄量，对新钢种产品的生产提供了指导，从而提高了本发明实施例的适用性。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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1、(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201410708980.0(22)申请日 2014.11.28G06F 19/00(2011.01)(71)申请人首钢总公司地址 100041 北京市石景山区石景山路68号(72)发明人常安昝现亮于孟李飞滕华湘王树岗(74)专利代理机构北京华沛德权律师事务所 11302代理人刘杰(54) 发明名称一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统(57) 摘要本发明涉及金属材料加工技术领域，公开了一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统。其中，该方法包括：采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带。

2、钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数；将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量，从而得到了带钢厚度的减薄量。(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书2页说明书7页附图2页(10)申请公布号 CN 104376226 A(43)申请公布日 2015.02.25CN 104376226 A1/2。

3、页21.一种计算带钢厚度减薄量的方法，其特征在于，包括：采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参。

4、数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数，包括：通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型，并通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，包括：若所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；若所述输出数值与所述输出参数不匹配，减。

5、小所述权值以实现所述计算模型的训练。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；所述将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量，包括：将所述实际的带。

6、钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。6.一种计算带钢厚度减薄量的系统，其特征在于，包括：第一数据采集模块，用于采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；模型构建模块，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，权利要求书CN 。

7、104376226 A2/2页3并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；数据输出模块，用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，包括：模型构建执行单元，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型；模型训练单元，用于通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数。

8、值与所述输出参数匹配。8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模型训练单元，具体用于：若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数不匹配，减小所述权值以实现所述计算模型的训练。9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：第二数据采集模块，用于采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；模型检验模块，用于将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所。

9、述检验样本中的输出参数进行比较匹配；若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；所述数据输出模块，具体用于将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：数据处理模块，用于对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。权利要求书CN 104376226 A1/7页4一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统技术领域0001 本发明涉及金属材料加工技术领域，主要适用于计算带钢厚度减薄量的方法及系统。背景技术0002 钢板成品。

10、的厚度精度不仅是满足用户需求的最基本指标，而且也是保证成品顺利出厂的首要条件。通过在对冷轧连退、冷轧镀锌的生产工序中影响产品厚度减薄的各种影响因素进行分析之后，最终得出改善成品厚度精度的方法轧机轧制厚度补偿控制模型。对于连退、镀锌生产来说，带钢在平整/光整机处因延伸率会引起厚度的减薄。此外，带钢的屈服强度在退火炉内的加热条件下会发生变化，使得带钢在张力的条件下发生变形，从而导致带钢厚度方向上的变化。而目前，并没有能够对这种带钢厚度的变化进行检测的方法。发明内容0003 本发明所要解决的技术问题是提供一种计算带钢厚度减薄量的方法及系统，它能够得到带钢厚度的减薄量。0004 为解决上述技术问题，本。

11、发明提供了一种计算带钢厚度减薄量的方法，包括：0005 采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；0006 通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；0007 将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0008 进一步地，所述通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参。

12、数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数，包括：通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型，并通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。0009 进一步地，所述通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计算模型的训练，包括：0010 若所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；0011 若所述输出数值与所述输出参数不匹配，减。

13、小所述权值以实现所述计算模型的训说明书CN 104376226 A2/7页5练。0012 进一步地，还包括：0013 采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；0014 将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；0015 若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；0016 所述将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中。

14、，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量，包括：将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0017 进一步地，还包括：对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。0018 本发明提供的一种计算带钢厚度减薄量的系统，包括：0019 第一数据采集模块，用于采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；0020 模型构建模块，用于通过所。

15、述教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并对所述计算模型进行训练直至能够由所述输入参数得到所述输出参数；0021 数据输出模块，用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0022 进一步地，所述模型构建模块，包括：0023 模型构建执行单元，用于通过所述教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建所述计算模型；0024 模型训练单元，用于通过将所述输入参数输入到所述计算模块得到的输出数值与所述输出参数的比较结果来调整权值实现所述计。

16、算模型的训练，直至所述输出数值与所述输出参数匹配。0025 进一步地，所述模型训练单元，具体用于：0026 若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数匹配，加大所述权值以实现所述计算模型的训练；0027 若所述比较结果为所述输出数值与所述输出参数不匹配，减小所述权值以实现所述计算模型的训练。0028 进一步地，还包括：0029 第二数据采集模块，用于采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，所述输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；所述输出参数为带钢厚度的减薄量；0030 模型检验模块，用于将所述检验样本中的输入参数输入到训练好的计算。

17、模型中，说明书CN 104376226 A3/7页6将得到的输出数值与所述检验样本中的输出参数进行比较匹配；0031 若比较结果为匹配，则说明对所述计算模型检验成功；0032 所述数据输出模块，具体用于将所述实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，所述计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0033 进一步地，还包括：0034 数据处理模块，用于对所述教师训练样本和所述检验样本进行归一化处理。0035 本发明的有益效果在于：0036 本发明提供的计算带钢厚度减薄量的方法及系统，通过采集生产样本数据构建计算模型，并对。

18、所构建的计算模型进行训练直至计算模型可用；再将实际生产数据输入到计算模型，由计算模型输出带钢厚度的减薄量，从而得到了带钢厚度的减薄量，再将带钢厚度减薄量补偿到订单厚度上作为轧机的出口厚度，就可以满足用户对厚度精度的使用要求。附图说明0037 图1为本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法的流程图；0038 图2为本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法的原理图；0039 图3为本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的系统的结构框图。具体实施方式0040 为进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的计算带钢厚度减薄量的方法及系统的具体。

19、实施方式及工作原理进行详细说明。0041 参见图1和图2，本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的方法，包括：0042 步骤S110：采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；具体地，可以通过测厚设备和测宽设备分别测量带钢厚度和带钢宽度；可以通过退火炉内的测温设备测量退火温度；可以通过张力测量设备测量加热段张力；可以通过公式计算得到平整/光整延伸率；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。需要说明。

20、的是，延伸率是平整/光整轧制前、后带钢长度变化的比率。通常认为带钢在轧制前、后的宽度是不变的，如果在同一时间周期内，把Lentry定义为平整机/光整机入口带钢的长度，单位为mm；把Lexit定义为平整机/光整机出口带钢的长度，单位为mm，则平整/光整延伸率为：0043 0044 根据体积不变原理，可用带钢在平整/光整前、后的速度来计算平整/光整延伸率，其公式为：说明书CN 104376226 A4/7页70045 0046 在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感。

21、器等。0047 步骤S120：对教师训练样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。0048 步骤S130：通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并在设定精度的条件下对计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数；0049 对本步骤进行具体的说明，本步骤具体包括：0050 通过教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建计算模型，并通过将输入参数输入到计算模块得到的输出数值与输出参数的比较结果来调整权值实现计算模型的训练，直至输出数值与输出参数匹配。对本步骤进行进一步的说明，若输出数值与输出参数匹配，加大权值以实现计算模型的训练；若输出。

22、数值与输出参数不匹配，减小权值以实现计算模型的训练。0051 步骤S140：将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练好的计算模型中，计算模型的输出参数为实际的带钢厚度的减薄量。0052 对本发明实施例提供的方法进行进一步的说明，还包括：0053 采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；具体地，可以通过测厚设备和测宽设备分别测量带钢厚度和带钢宽度；可以通过退火炉内的测温设备测量退火温度；可以通过张力测量设备测量加。

23、热段张力；可以通过公式计算得到平整/光整延伸率；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。需要说明的是，延伸率是平整/光整轧制前、后带钢长度变化的比率。通常认为带钢在轧制前、后的宽度是不变的，如果在同一时间周期内，把Lentry定义为平整机/光整机入口带钢的长度，单位为mm；把Lexit定义为平整机/光整机出口带钢的长度，单位为mm，则平整/光整延伸率为：0054 0055 根据体积不变原理，可用带钢在平整/光整前、后的速度来计算平整/光整延伸率，其公式为：0056 0057 在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚。

24、规等；测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。说明书CN 104376226 A5/7页80058 对检验样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。0059 将检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与检验样本中的输出参数进行比较匹配；0060 若比较结果为匹配，则说明对计算模型检验成功；0061 若比较结果为不匹配，则说明对计算模型检验不成功，需要优化教师训练样本的参数和/或调整计算模型的权值直至比较结果匹配。0062 则步骤S140具体包括：将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽。

25、度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0063 参见图3，本发明实施例提供的计算带钢厚度减薄量的系统，包括：0064 第一数据采集模块100，用于采集生产数据分别构成教师训练样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；0065 具体地，第一数据采集模块100，包括：0066 带钢厚度计算单元，用于基于测厚设备测量带钢厚度；在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；0067 带钢宽度计算单元，用于基于。

26、测宽设备测量带钢宽度；在本发明实施例中，测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；0068 退火温度计算单元，用于基于退火炉内的测温设备测量退火温度；在本发明实施例中，测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；0069 张力计算单元，用于基于张力测量设备测量加热段张力；在本发明实施例中，张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。0070 平整/光整延伸率计算单元，用于通过公式计算得到平整/光整延伸率；式中，ventry为平整/光整前带钢速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。0071 数据处理模块200，用于对教师训练样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的。

27、变量。0072 模型构建模块300，用于通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型，并在设定精度的条件下对计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数；0073 具体地，模型构建模块300，包括：0074 模型构建执行单元，用于通过教师训练样本中的输入参数和输出参数按加权求和、与门限比较、非线性运算的方法构建计算模型；0075 模型训练单元，用于通过将输入参数输入到计算模块得到的输出数值与输出参数的比较结果来调整权值实现计算模型的训练，直至输出数值与输出参数匹配。0076 其中，模型训练单元，具体用于：0077 若比较结果为输出数值与输出参数匹配，加大权值以实现计算模型的训练；007。

28、8 若比较结果为输出数值与输出参数不匹配，减小权值以实现计算模型的训练。0079 数据输出模块400，用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热说明书CN 104376226 A6/7页9段张力和平整/光整延伸率作为输入参数输入到训练后的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0080 对本发明实施例提供的系统的结构进行进一步的说明，还包括：0081 第二数据采集模块，用于采集生产数据分别构成检验样本的输入参数和输出参数；其中，输入参数包括：带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率；输出参数为带钢厚度的减薄量；0082 具体地，第二数。

29、据采集模块，包括：0083 带钢厚度计算模块，用于基于测厚设备测量带钢厚度；在本发明实施例中，测厚设备可以包括：测厚仪、测厚规等；0084 带钢宽度计算模块，用于基于测宽设备测量带钢宽度；在本发明实施例中，测宽设备可以包括：测宽仪、测宽计等；0085 退火温度计算模块，用于基于退火炉内的测温设备测量退火温度；在本发明实施例中，测温设备可以包括：测温仪、温度传感器等；0086 张力计算模块，用于基于张力测量设备测量加热段张力；在本发明实施例中，张力测量设备可以包括：张力仪、张力传感器等。0087 平整/光整延伸率计算模块，用于通过公式计算得到平整/光整延伸率；式中，ventry为平整/光整前带钢。

30、速度，单位为m/min；vexit为平整/光整后带钢速度，单位为m/min。0088 数据处理模块200，还用于对检验样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量。0089 模型检验模块，用于将检验样本中的输入参数输入到训练好的计算模型中，将得到的输出数值与检验样本中的输出参数进行比较匹配；0090 若比较结果为匹配，则说明对计算模型检验成功；0091 若比较结果为不匹配，则说明对计算模型检验不成功，需要优化教师训练样本的参数和/或调整计算模型的权值直至比较结果匹配。0092 在这种情况下，数据输出模块400，具体用于将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整。

31、延伸率作为输入参数输入到检验成功的计算模型中，计算模型的输出量为实际的带钢厚度的减薄量。0093 通过本发明实施例求得带钢厚度的减薄量，首先搜集带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率生产数据作为输入样本，搜集厚度减薄量作为输出样本生产数据分别构成教师训练样本集和检验样本集，并对教师训练样本和检验样本进行归一化处理，即转化为(0，1)范围内的变量；通过教师训练样本中的输入参数和输出参数构建计算模型(如BP神经网络模型)，并在设定精度的条件下对该计算模型进行训练直至能够由输入参数得到输出参数，并将训练所得的网络权值和各神经单元的阈值存入权值文件；再用检验样本集对训练好。

32、的BP神经网络模型进行检验。在BP神经网络模型检验成功后，将实际的带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率作为输入量输入到检验成功的BP神经网络模型中，BP神经网络模型的输出量为实际的带钢的厚度减薄量。其中，利用检验成功的BP神经网络模型对连退产品厚度减薄量的计说明书CN 104376226 A7/7页10算结果和实际结果进行比较如表1所示(材质均为IF钢)。0094 0095 表10096 由上表可知，通过本发明实施例的检验成功的BP神经网络模型得到的带钢厚度的减薄量与实测厚度减薄量非常接近，故本发明实施例具有精度高的特点。0097 本发明实施例提供的计算带钢。

33、厚度减薄量的方法及系统，通过采集生产样本数据构建计算模型，并对所构建的计算模型进行训练；再对训练好的计算模型进行检验；再将实际生产数据输入到检验成功的计算模型，由计算模型输出带钢厚度的减薄量，从而得到了带钢厚度的减薄量，再将带钢厚度减薄量补偿到订单厚度上作为轧机的出口厚度，就可以满足用户对厚度精度的使用要求。通过本发明实施例提供的方法及系统，可以构建含有6个输入节点和1个输出节点的3层BP神经网络的厚度减薄量模型。其中的输入层变量为带钢材质、带钢厚度、带钢宽度、退火温度、加热段张力和平整/光整延伸率，输出量为带钢厚度减薄量，从而得到带钢厚度的减薄量，为轧机轧制厚度补偿控制模型提供了精确的数据保。

34、障，进一步地满足了用户对厚度精度的使用要求。在通过BP神经网络模型计算带钢厚度减薄量的过程中，还对数据进行归一化处理，从而提高了BP神经网络模型的训练频率。由于本发明实施例将带钢材质作为BP神经网络模型的输入参量之一，因而当生产新钢种产品时，也能预估出其带钢厚度的减薄量，对新钢种产品的生产提供了指导，从而提高了本发明实施例的适用性。0098 最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。说明书CN 104376226 A10。

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