Artificial neural networks in skin-pass mill modeling
an empirical analysis of architecture and hyperparameters
DOI:
https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v18.n53.4672Keywords:
Artificial Neural Network, System Identification, Data-driven Modelling, Skin Pass Mill, Steel MakingAbstract
To ensure industrial competitiveness, including the steel market, it is necessary to streamline expenses and increase productivity. Therefore, avoiding incidents involving automation and equipment maintenance is a key factor in ensuring uninterrupted production. Additionally, material loss should be minimized. In this context, there is an opportunity to incorporate improvements in the control of a skin pass mill, ensuring that the mechanical tension applied to the steel sheet remains within specifications. To achieve efficient control, it is necessary for the controller to send the appropriate signal to the plant. This article explores different architectures of artificial neural networks to model this plant. A moderate improvement was observed in the model, and the neural model allows for continuous training to adapt to the real phenomenon.
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