DE19522494C2 - Verfahren zum Walzen eines Metallbandes - Google Patents
Verfahren zum Walzen eines MetallbandesInfo
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Walzen eines Me
tallbandes in einer Vorstraße und einer Fertigstraße, wobei
der Walzprozeß in der Vorstraße in Abhängigkeit von einem
Vorhersagewert für die Breitenänderung des Metallbandes in
der Fertigstraße derart eingestellt wird, daß das Metallband
beim Austritt aus der Fertigstraße eine vorgegebene Soll-
Fertigbandbreite aufweist.
Die mit dem Walzprozeß einhergehende Breitenänderung des Me
tallbandes wird auch als Breitung bezeichnet. Die Breitung in
einer Fertigstraße ist dabei die Differenz zwischen der
Fertigbandbreite, also der Breite des aus der Fertigstraße
austretenden Bandes, und der Vorbandbreite, also der Breite
des in die Fertigstraße einlaufenden Bandes, wobei es sich
jeweils um die Breiten der Metallbänder bei gleicher Tempe
ratur handelt. Eine genaue Vorhersage der Breitung wird be
nötigt, um das Metallband in einer Vorstraße in Stauchstichen
auf eine derartige Vorbandbreite walzen zu können, daß die
anschließende Breitung in der Fertigstraße zu der gewünschten
Soll-Fertigbandbreite führt. Dabei wird der Walzprozeß in der
Vorstraße in Abhängigkeit von der vorhergesagten Breitung
derart eingestellt, daß dort das Metallband auf eine
Vorbandbreite gewalzt wird, die der Soll-Fertigbandbreite
minus der vorhergesagten Breitung in der Fertigstraße
entspricht.
Aus der JP-AS 52-34029 ist ein Verfahren zum Walzen eines
Metallbandes in einer Vorstraße und einer Fertigstraße
bekannt, wobei der Walzprozeß in der Vorstraße in
Abhängigkeit von einem Vorhersagewert für die Breitenänderung
des Metallbandes in der Fertigstraße derart eingestellt wird,
daß das Metallband beim Austritt aus der Fertigstraße eine
vorgegebene Sollfertigbandbreite aufweist. Die
Breitenänderung des Metallbandes in der Fertigstraße ist
jedoch von einer Vielzahl von Einflußgrößen abhängig, die
sowohl von dem Metallband selbst herrühren, wie z. B. seine
Breite, Dicke und Temperatur, als auch während des Walz
prozesses in der Fertigstraße auf das Metallband einwirken,
wie z. B. die Walzkräfte in den einzelnen Gerüsten der Walz
straße. Im übrigen ist jedoch nicht im einzelnen bekannt,
welche Einflußgrößen die Breitung letztendlich in welchem
Umfang bestimmen.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, trotz der ungenauen
Kenntnisse über den Zusammenhang zwischen der Breitung und
den diese beeinflussenden Einflußgrößen eine zuverlässige
Vorhersage der Breitung zu ermöglichen.
Gemäß der Erfindung wird die Aufgabe dadurch gelöst, daß bei
dem Verfahren der eingangs angegebenen Art im Rahmen einer
zumindest vor dem letzten Stauchstich in der Vorstraße er
folgenden Vorausberechnung zur Voreinstellung der Fertig
straße unterschiedliche Einflußgrößen, von denen die Brei
tenänderung abhängig ist, bestimmt und als Eingangsgrößen
einem neuronalen Netzwerk mit veränderbaren Netzwerkparame
tern zugeführt werden, daß das neuronale Netzwerk als Netz
werkantwort einen Rechenwert für die Breitenänderung erzeugt,
auf dessen Grundlage der Vorhersagewert bestimmt wird, daß
während des Durchlaufs des Metallbandes durch die
Fertigstraße die Einflußparameter gemessen oder aus anderen
gemessenen Prozeßgrößen berechnet werden, daß nach dem
Durchlauf des Metallbandes durch die Fertigstraße die ge
messenen oder berechneten Einflußparameter dem neuronalen
Netzwerk zugeführt werden und daß die Abweichung zwischen der
so erhaltenen Netzwerkantwort und der gemessenen Ist-Breiten
änderung des Metallbandes zur Adaption der Netzwerkparameter
im Sinne einer Verringerung der Abweichung herangezogen wird.
In der EP-0 534 221 A1 ist ein Verfahren zur Verbesserung
regelungstechnisch wichtiger Parameter in einem Walzwerk
offenbart, wobei die Parameter in Betriebspunkten vorab
anhand von Modellen errechnet und dann durch Adaption den
tatsächlichen Größen in den Betriebspunkten angepaßt werden
und wobei die Verbesserung der Betriebsparameter auf der
Grundlage von neuronalen Netzen erfolgt. Diese Anwendung
unterscheidet sich grundsätzlich von der Bestimmung der
Breitung in einer Walzstraße. Während in der EP-0 534 221 A1
Betriebsparameter bestimmt werden, wird mittels der Erfindung
mit der Breitung eine Ausgangsgröße vorhergesagt. In ähnlich
grundsätzlicher Weise unterscheidet sich ein in der
DE 43 01 130 A1 offenbartes Verfahren zur Bestimmung von Modell
parametern. Dabei werden Parameter eines Modells zum
Modellieren einer Anlage mittels eines neuronalen Netzwerkes
bestimmt. Somit sind auch die gemäß der DE 43 01 130 A1 mittels
eines neuronalen Netzes ermittelten Werte grundsätzlich von
der Breitung eines Metallbandes beim Durchlauf durch eine
Fertigstraße verschieden.
Die Vorhersage der Breitenänderung des Metallbandes in der
Fertigstraße erfolgt also mit Hilfe eines aufgrund der Adap
tion der Netzwerkparameter selbstlernenden neuronalen Netz
werkes, ohne daß irgendwelche Modellannahmen für den Zusam
menhang zwischen den Einflußgrößen und der Breitenänderung
getroffen werden müssen. Die Verwendung des neuronalen Netz
werkes ermöglicht es dabei, alle diejenigen Einflußgrößen in
die Vorhersage der Breitenänderung einzubeziehen, die in ir
gendeiner Weise einen Einfluß auf die Breitenänderung haben
können. Dabei werden als Einflußgrößen zumindest einige der
folgenden Größen verwendet: Temperatur und Dicke des Me
tallbandes vor seinem Eintritt in die Fertigstraße, Tempe
ratur, Dicke, Soll-Breite und Austrittsgeschwindigkeit des
Metallbandes bei seinem Austritt aus der Fertigstraße, Mate
rialfestigkeit und Profil des Metallbandes, die relativen
Dickenabnahmen des Metallbandes in den einzelnen Walzgerü
sten der Fertigstraße, die Schiebepositionen von Verschiebe
walzen sowie die Züge in dem Metallband zwischen den einzel
nen Walzgerüsten der Fertigstraße.
Gegenüber bisherigen, auf Modellannahmen beruhenden Verfah
ren zur Vorhersage der Breitung konnte mit Hilfe des neuro
nalen Netzwerkes eine signifikante Verbesserung der Vorher
sagegüte erzielt werden. Dabei umfaßt das neuronale Netzwerk
im einfachsten Fall ein adaptives lineares Neuron (Adaline).
Alternativ dazu kann ein Feedforward-Netzwerk mit einer ver
deckten Schicht bestehend aus Elementen mit sigmoidem Ant
wortverhalten verwendet werden.
Da bei Folgebändern, also aufeinanderfolgenden Metallbändern
derselben Bandsorte, die Einflußgrößen im wesentlichen un
verändert bleiben, können hier als Vorhersagewerte für die
Breitung der Metallbänder die gemessenen Ist-Breitenände
rungen der jeweils vorangegangenen Metallbänder herangezogen
werden, während bei Umstellungsbändern, also bei Änderung
der Bandsorte, die Netzwerkantwort des neuronalen Netzwerkes
als Vorhersagewert dient.
Unter Berücksichtigung, daß sich zwischen dem in der Vor
straße zumindest vor dem letzten Stauchstich befindenden Me
tallband n+i (i 1) und dem aus der Fertigstraße austretenden
Metallband n ein oder mehrere weitere Metallbänder befinden
können und so die Messungen der Einflußgrößen und Adaption
des neuronalen Netzwerkes erst beim zweiten, dritten oder
weiteren Nachfolgeband wirksam werden können, wird der Vor
hersagewert ypre(n+i) für die Breitenänderung des Metallban
des n+i in der Fertigstraße aus dem von dem neuronalen Netz
werk erzeugten Rechenwert yNN(xvor(n+i)) für die Breitenän
derung, der für das aus der Fertigstraße austretende Metall
band n aufgrund der gemessenen oder berechneten Einflußgrö
ßen xnach erzeugten Netzwerkantwort yNN(xnach(n)) und der
Ist-Breitenänderung yist(n) wie folgt bestimmt:
ypre(n+i) = k₁ · yist(n) + k₂ · yNN(xvor(n+i)) + (1-k₁-k₂).
yNN(xnach(n)) mit
0 k₁, k₂ 1.
yNN(xnach(n)) mit
0 k₁, k₂ 1.
Dabei gelten die Werte k₁ = 1 und k₂ = 0 für ein ideales Folge
band (sogenannte Kurzzeitvererbung) und die Werte k₁ = 0 und
k₂ = 1 für ein ideales Umstellungsband (sogenannte Langzeit
vererbung), wobei im übrigen vorzugsweise der Wert k₁ eine
monoton wachsende Funktion der absoluten Differenz yistt(n)-
yNN(n) ist und der Wert k₂ eine monoton wachsende Funktion
der absoluten Differenz yNN(n+i)-yNN(n).
Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den
Unteransprüchen gekennzeichnet.
Zur weiteren Erläuterung der Erfindung wird im folgenden auf
die Figuren der Zeichnung Bezug genommen; im einzelnen
zeigen
Fig. 1 ein Blockschaltbild für die Prozeßführung in einer
Vor- und Fertigstraße entsprechend dem
erfindungsgemäßen Verfahren und
Fig. 2 ein adaptives lineares Neuron sowie
Fig. 3 ein Feedforward-Netzwerk, jeweils als Beispiel für
das verwendete neuronale Netzwerk.
Fig. 1 zeigt eine Vorstraße 1 und eine Fertigstraße 2 mit
Walzgerüsten 3 bzw. 4 zum Walzen von Metallbändern 5. Die
Steuerung der Vorstraße 1 erfolgt durch eine Steuereinrich
tung 6, die auf die einzelnen Walzgerüste 3 wirkt und dort
unterschiedliche Stellglieder betätigt. Die Steuereinrich
tung 6 erhält die zur Steuerung der Walzgerüste 3 erforder
lichen Informationen sowohl aus einer Recheneinrichtung 7
als auch von einer Meßwerterfassungseinrichtung 8. Zu Beginn
des Walzprozesses liegen noch keine Meßwerte für die zur
Regelung des Prozesses erforderlichen Größen vor. Daher wer
den in der Recheneinrichtung 7 auf der Basis von Modellan
nahmen Vorhersagewerte für die Größen berechnet und an die
Steuereinrichtung 6 zur Voreinstellung der Vorstraße 1 über
geben. Während des Prozeßablaufes werden durch die Meßwert
erfassungseinrichtung 8 Meßwerte der zur Regelung des Pro
zesses dienenden Größen erfaßt und der Steuereinrichtung 6
zugeführt.
Die Steuereinrichtung 6 erhält ferner über eine Leitung 9
Informationen zur Bestimmung eines Vorhersagewerts ypre für
die zu erwartende Breitenänderung des Metallbandes 5 in der
Fertigstraße 2. In Abhängigkeit von diesem Vorhersagewert
ypre wird der Walzprozeß, also die Stauchung des Metallban
des 5 in der Vorstraße 1 derart gesteuert, daß die Vorband
breite, also die Breite des Metallbandes 5 bei seinem Aus
tritt aus der Vorstraße 1 gleich der gewünschten Soll-Fer
tigbandbreite des Metallbandes 5 bei seinem Austritt aus der
Fertigstraße 2 minus der vorhergesagten Breitenänderung ypre
des Metallbandes 5 in der Fertigstraße 2 ist. Auf diese Wei
se wird bei genauer Vorhersage der Breitenänderung des Me
tallbandes 5 in der Fertigstraße 2 erreicht, daß das Metall
band 5 bei seinem Austritt aus der Fertigstraße 2 die ge
wünschte Soll-Fertigbandbreite aufweist.
Bei der Fertigstraße 2 werden ebenso wie bei der Vorstraße 1
die einzelnen Walzgerüste 4 durch eine Steuereinrichtung 10
gesteuert, die die dazu erforderlichen Informationen aus ei
ner Recheneinrichtung 11 und einer Meßwerterfassungseinrich
tung 12 bezieht. Bevor ein die Vorstraße 1 durchlaufendes
Metallband 5 in die Fertigstraße 2 eintritt, werden in der
Recheneinrichtung 11 Vorhersagewerte für die zur Regelung
des Walzprozesses in der Fertigstraße 2 erforderlichen Grö
ßen berechnet und der Steuereinrichtung 10 zur Voreinstel
lung der Fertigstraße 2 aufgegeben. Von diesen vorab be
stimmten Größen werden diejenigen, die einen Einfluß auf die
Breitenänderung des Metallbandes 5 in der Fertigstraße 2 ha
ben können, als Eingangsgrößen xvor einem neuronalen Netz
werk 13 zugeführt, das als Netzwerkantwort einen Rechenwert
yNN(xvor) für die Breitenänderung erzeugt und diesen auf der
Leitung 9 für die Berechnung des Vorhersagewertes ypre in
der Steuereinrichtung 6 bereitstellt. Als Einflußgrößen bzw.
Eingangsgrößen für das neuronale Netzwerk 13 sind insbeson
dere folgende Größen geeignet, die den Eingangsvektor xvor
bilden: Die Vorbandtemperatur TV, die Vorbanddicke DV, die
Fertigbandtemperatur TF, die Fertigbanddicke DF, die Soll-
Fertigbandbreite BF, die Austrittsgeschwindigkeit VF des
Fertigbandes aus der Fertigstraße 2, die Materialfestigkeit
AL, das Profil PR, die relativen Dickenabnahmen EPS1 bis
EPS7 in den einzelnen Walzgerüsten 4, die Schiebepositionen
SCH3 bis SCH5 von Verschiebewalzen und die Züge ZUG1 bis
ZUG6 in dem Metallband 5 zwischen den einzelnen Walzgerüsten
4.
Beim Durchlauf des Metallbandes 5 durch die Fertigstraße 2
werden die prozeßrelevanten Größen, darunter die Einflußgrö
ßen TV, DV, . . ., ZUG6 mittels der Meßwerterfassungseinrich
tung 12 gemessen und der Steuerung 10 sowie einer Einrich
tung 14 zur Nachberechnung zugeführt. Die Nachberechnung um
faßt z. B. eine statistische Aufbereitung der gemessenen Ein
flußgrößen sowie eine Berechnung von nicht unmittelbar meß
baren Einflußgrößen in Abhängigkeit von anderen Meßgrößen.
Mit diesen nachberechneten, d. h. im Vergleich zur Vorausbe
rechnung in der Recheneinrichtung 11 wesentlich genaueren
Einflußgrößen erfolgt nach dem Durchlauf des Metallbandes 5
durch die Fertigstraße 2 eine Adaption der Netzwerkparameter
des neuronalen Netzwerkes 13. Dazu werden die nachberechne
ten Einflußgrößen in einem Eingangsvektor xnach zusammenge
faßt und dem neuronalen Netzwerk 13 aufgegeben. Die dabei
von dem neuronalen Netzwerk 13 erhaltene Netzwerkantwort
yNN(xnach) wird einem Adaptionsalgorithmus 15 zugeführt, dem
außerdem die vor der Fertigstraße 2 an der Stelle 16 gemes
sene Ist-Vorbandbreite BV sowie die hinter der Fertigstraße 2
an der Stelle 17 gemessene Ist-Fertigbandbreite BF zuge
führt werden. Die so erhaltene Ist-Breitenänderung
yist = BF-BV
wird mit der Netzwerkantwort yNN(xnach) verglichen, wobei
die Abweichung zwischen der Netzwerkantwort yNN(xnach) und
der Ist-Breitenänderung yist über die Verbindung 18 zur
Adaption der Netzwerkparameter im Sinne einer Verringerung
dieser Abweichung herangezogen werden. Neben dem Rechenwert
yNN(xvor) werden auch die Werte yNN(xnach) und yist auf der
Leitung 9 bereitgestellt und der Steuereinrichtung 6 zur Be
rechnung des Vorhersagewert es ypre für die Breitenänderung
zugeführt.
Bei dem in Fig. 1 gezeigten Beispiel wurde die letzte Nachbe
rechnung der Einflußgrößen xnach und die Adaption des neuro
nalen Netzwerkes 13 für das Band n am Ende der Fertigstraße
2 durchgeführt, während die nächste Vorhersage für die
Breitenänderung des Metallbandes 5 in der Fertigstraße 2 für
das Band n+i angefordert wird, welches sich am Anfang der
Vorstraße 1, zumindest aber vor dem letzten Stauchstich in
der Vorstraße 1, befindet. Zwischen diesen beiden Bändern n
und n+i befinden sich also i-1 Metallbänder 5 in der Vor
straße 1 und der Fertigstraße 2, wobei i 1 ist. Der Vorhersa
gewert ypre(n+i) für die Breitenänderung des Metallbandes
n+i in der Fertigstraße 2 wird in der Steuereinrichtung 6 aus
dem von dem neuronalen Netzwerk 13 erzeugten Rechenwert
yNN(xvor(n+i)) für die Breitenänderung des Metallbandes n+i,
der aufgrund der für das Metallband n nachberechneten Ein
flußgrößen xnach(n) erzeugten Netzwerkantwort yNN(xnach/n))
und der Ist-Breitenänderung yist(n) des Metallbandes n wie
folgt berechnet:
ypre(n+i) = k₁ · yist(n) + (k₂ · yNN(xvor(n+i)) + (1-k₁-k₂).
yNN(xnach(n)) mit
0 k₁, k₂ 1.
yNN(xnach(n)) mit
0 k₁, k₂ 1.
Dabei gelten die Werte k₁ = 1 und k₂ = 0 für ein ideales Folge
band, also bei aufeinanderfolgenden Bändern derselben Band
sorte, während die Werte k₁ = 0 und k₂ = 1 für ein ideales Um
stellungsband, also bei einem Wechsel von einer Bandsorte
auf eine andere Bandsorte, gelten. Für dazwischenliegende
Bänder ist der Wert k₁ vorzugsweise eine Funktion der Diffe
renz yist(n)-yNN(n), z. B. k₁ = p₁ · |yist(n)-yNN(n)| und der Wert
k₂ vorzugsweise eine Funktion der Differenz yNN(n+i)-yNN(n),
z. B. k₂ = p₂ · |yNN(n+i)-yNN(n)|.
Fig. 2 zeigt ein adaptives lineares Neuron (Adaline) als Bei
spiel für das neuronale Netzwerk 13. Die in dem Eingangsvek
tor x zusammengefaßten 24 Einflußgrößen TV, DV, . . ., ZUG6 wer
den über eine entsprechende Anzahl von Eingangselementen 19
einem Summierpunkt 20 zugeführt, in dem sie jeweils mit in
dividuellen Gewichtsfaktoren a₁, a₂, . . ., a₂₄ und einem kon
stanten Wert b zu der Netzwerkantwort
yNN = ax+b mit a = (a₁, a₂, . . ., a₂₄)
aufsummiert werden. Die Netzwerkantwort yNN wird in einem
Vergleichspunkt 21 mit der gemessenen Ist-Breitenänderung
yist verglichen, wobei in dem nachgeordneten Adaptionsalgo
rithmus 22 die Netzwerkparameter a₁, a₂, . . ., a₂₄, b gemäß
Δa = µ(yist-yNN)·xnach und Δb = µ(yist-yNN)
adaptiert werden, wobei µ die Schrittweite der Adaption be
stimmt.
Fig. 3 zeigt als Beispiel für das neuronale Netzwerk 13 ein
Feedforward-Netzwerk, das eine Eingangsschicht mit jeweils
einem Eingangselement 23 für jede der Einflußgrößen TV,
DV, . . ., ZUG6 aufweist. Über ein zusätzliches Eingangselement
24 wird dem neuronalen Netzwerk ein Offsetwert K1 zugeführt.
Der Eingangsschicht ist eine verdeckte Schicht bestehend aus
mehreren, hier 10 Elementen 25 nachgeordnet, von denen jedes
Element ein Antwortverhalten mit einem sigmoiden Verlauf
zwischen -1 und +1 aufweist. Die den Elementen 25 eingangs
seitig zugeführten Einflußgrößen xj, j = 1, . . ., 24 und x₂₅ = K1
werden in jedem Element 25 der versteckten Schicht jeweils
mit individuellen Gewichtsfaktoren wÿ, i = 1, . . ., 10,
j = 1, . . ., 25 versehen aufsummiert und aus der so gebildeten
Summe ausgangsseitig die Antwort
erzeugt. Die verdeckte Schicht weist ein zusätzliches Ele
ment 26 auf, das als Eingabeelement für einen weiteren Off
setwert K2 dient und ein entsprechendes Ausgangssignal z₁₁
erzeugt. Der verdeckten Schicht ist ein Ausgangselement 27
nachgeordnet, das die Antworten zi der Elemente 25 der ver
steckten Schicht jeweils mit einem individuellen Gewichts
faktor ci zu der Netzwerkantwort
aufsummiert. Die Onlineadaption der Netzwerkparameter wÿ
und ci erfolgt nach jedem Durchlauf eines Metallbandes 5
durch die Fertigstraße 2 auf der Grundlage des Backpropaga
tionalgoritbmus.
Claims (9)
1. Verfahren zum Walzen eines Metallbandes (5) in einer Vor
straße (1) und einer Fertigstraße (2), wobei der Walzprozeß
in der Vorstraße (1) in Abhängigkeit von einem Vorhersage
wert (ypre) für die Breitenänderung des Metallbandes (5) in
der Fertigstraße (2) derart eingestellt wird, daß das Me
tallband (5) beim Austritt aus der Fertigstraße (2) eine
vorgegebene Soll-Fertigbandbreite aufweist,
dadurch gekennzeichnet,
daß im Rahmen einer zumindest vor dem letzten Stauchstich in
der Vorstraße (1) erfolgenden Vorausberechnung zur Vorein
stellung der Fertigstraße (2) unterschiedliche Einflußgrößen
(xvor), von denen die Breitenänderung abhängig ist, bestimmt
und als Eingangsgrößen einem neuronalen Netzwerk (13) mit
veränderbaren Netzwerkparametern (a, b, wÿ, ci) zugeführt
werden, daß das neuronale Netzwerk (13) als Netzwerkantwort
einen Rechenwert (yNN(xvor)) für die Breitenänderung er
zeugt, auf dessen Grundlage der Vorhersagewert (ypre) be
stimmt wird, daß während des Durchlaufs des Metallbandes (5)
durch die Fertigstraße (2) die Einflußparameter (xnach) ge
messen oder aus anderen gemessenen Prozeßgrößen berechnet
werden, daß nach dem Durchlauf des Metallbandes (5) durch
die Fertigstraße (2) die gemessenen oder berechneten Ein
flußgrößen (xnach) dem neuronalen Netzwerk (13) zugeführt
werden und daß die Abweichung zwischen der so erhaltenen
Netzwerkantwort (yNN(xnach)) und der gemessenen Ist-Breiten
änderung (yist) des Metallbandes (5) zur Adaption der Netz
werkparameter (a, b, wÿ, ci) im Sinne einer Verringerung
der Abweichung herangezogen wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
daß als Eingangsgrößen zumindest einige der folgenden Größen
verwendet werden: Temperatur (TV) und Dicke (DV) des Metall
bandes (5) vor seinem Eintritt in die Fertigstraße (2), Tem
peratur, Dicke, Soll-Breite (BF) und Austrittsge
schwindigkeit des Metallbandes (5) bei seinem Austritt
aus der Fertigstraße (2), Materialfestigkeit und Profil
des Metallbandes (5), die relativen Dickenabnahmen
des Metallbandes (5) in den einzelnen Walzgerü
sten (4) der Fertigstraße (2), die Schiebepositionen
von Verschiebewalzen und die Züge (ZUG1 bis ZUG6)
in dem Metallband (5) zwischen den einzelnen Walzgerüsten
(4) der Fertigstraße (2).
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet,
daß das neuronale Netzwerk (13) ein adaptives lineares Neu
ron (Adaline) umfaßt.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet,
daß als neuronales Netzwerk (13) ein Feedforward-Netzwerk
mit einer verdeckten Schicht bestehend aus Elementen (25)
mit sigmoidem Antwortverhalten verwendet wird.
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß bei einem Wechsel von einer Bandsorte auf eine nächste
Bandsorte die Netzwerkantwort (yNN(xvor)) als Vorhersagewert
(ypre) für die Breitung und zur Einstellung der Vorstraße
(1) herangezogen wird und daß bei aufeinanderfolgenden Me
tallbändern (5) derselben Bandsorte die gemessene Ist-Brei
tenänderung jeweils vorangegangener Metallbänder (5) als
Vorhersagewert für die Breitenänderung und zur Einstellung
der Vorstraße (1) dient.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4,
dadurch gekennzeichnet,
daß für den Fall, daß sich zwischen dem in der Vorstraße (1)
zumindest vor dem letzten Stauchstich befindenden Metallband
n+i (i 1) und dem aus der Fertigstraße (2) austretenden Me
tallband n ein oder mehrere weitere Metallbänder befinden,
der Vorhersagewert ypre(n+i) für die Breitenänderung des
Metallbandes n+i in der Fertigstraße (2) aus dem von dem
neuronalen Netzwerk (13) erzeugen Rechenwert yNN(xvor(n+i))
für die Breitenänderung, der für das aus der Fertigstraße
(2) austretende Metallband n aufgrund der gemessenen oder
berechneten Einflußgrößen xnach erzeugten Netzwerkantwort
yNN(xnach(n)) und der Ist-Breitenänderung yist(n) wie folgt
bestimmt wird:
ypre(n+i) = k₁ · yist(n) + k₂ · yNN(xvor(n+i)) + (1-k₁-k₂).
yNN(xnach(n)) mit
0 k₁, k₂ 1.
ypre(n+i) = k₁ · yist(n) + k₂ · yNN(xvor(n+i)) + (1-k₁-k₂).
yNN(xnach(n)) mit
0 k₁, k₂ 1.
7. Verfahren nach Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet,
daß der Wert k₁ eine Funktion der Differenz yist(n)-yNN(n)
ist und k₂ eine Funktion der Differenz yNN(n+i)-yNN(n).
8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7,
dadurch gekennzeichnet,
daß bei aufeinanderfolgenden gleichen Metallbändern (5) der
selben Bandsorte die Werte k₁ = 1 und k₂ = 0 sind und daß bei
einem Wechsel von einer Bandsorte auf eine neue Bandsorte
die Werte k₁ = 0 und k₂ = 1 sind.
9. Einrichtung zum Walzen eines Metallbandes mit zur Durch
führung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 aus
gebildeten Mitteln.
Applications Claiming Priority (1)
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