Система прогнозирования процессов горячей прокатки CING представляет собой программный продукт на основе математической модели, разработанный с применением методов машинного обучения, производящий расчет и прогнозирование следующих параметров работы оборудования стана горячего проката:

Основные функции системы.

Система обладает модульной структурой. В состав данной системы включены следующие функции:

• Прогнозирование износа валков и пиковых нагрузок;
• Расчет предустановок валков стана горячего проката;
• Планирование прокатки от широкого листа к узкому;
• Прогнозирование температуры сляба на выходе из печи.
• Расчет скорости рольганга для достижения заданной температуры (на установке промежуточного подстуживания и охлаждающей установке);

Возможности системы

• Получение параметров измеряемой полосы от системы верхнего уровня (Марка стали, задания…)
• Визуализация входных и расчетных данных
• Архивация входных и расчетных данных
• Индикация некорректной работы датчиков
• Учет влияния марки стали на расчетную модель

Устройство системы

В основе системы лежит математическая модель. Она строится на базе искусственных нейронных сетей, но не ограничивается только ими.

Отличительной особенностью нейросетей является их способность к обучению – то есть увеличению собственной эффективности на основе известных примеров. Следовательно, для создания нейронной сети необходимо иметь данные с известным результатом – так называемое обучение с учителем.

Обучаясь на имеющихся данных нейросеть достигает требуемой точности, после чего ее можно использовать как модель для расчета параметров в режиме реального времени.

Рис.2. Архитектура многослойной нейронной сети

Система CING предусматривает предварительное обучение расчетных модулей на данных предприятия. Указанные модули в дальнейшем будут принимать необходимые данные из системы верхнего уровня и проводить расчет целевой информации, после чего эта информация архивируется и предоставляется доступ к ее анализу.