板形模式软测量方法的研究

针对传统的基于最小二乘法板形模式识别方法抗干扰能力差、精度低,神经网络方法在实际应用中效果不佳的板形识别问题,根据实际生产中带钢板形控制的要求,以勒让德正交多项式作为表述板形缺陷的基本模型,将模糊分类理论与混沌优化算法相结合,建立一种新型的板形模式软测量方法,该方法简单、实用、识别精度较高,效果较稳定.实际应用结果表明,该方法能够满足高精度的板形控制对板形缺陷模式识别的精度和速度的要求.