Título

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COM MODELO AUTO-REGRESSIVO (RNCARX) NOS FORNOS DE REAQUECIMENTO DE PLACAS DA LINHA DE TIRAS A QUENTE DA USIMINAS

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND SELF- REGRESSIVE MODEL (RNARX) IN THE REHEATING FURNACES OF USIMINAS’ HOT STRIP MILL PLANT

Autoria

Teixeira, Marcos Henrique; Jota, Fábio Gonçalves; Carmo, Rogério Antônio do; Carrião, Pedro Fornari

DOI

10.5151/2594-5335-0039

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Resumo

O sistema de automação dos fornos de reaquecimento de placas da Linha de Tiras a Quente da Usiminas possui um modelo matemático para a predição da temperatura das placas. O presente trabalho propõe um método matemático complementar para o cálculo da curva de aquecimento das placas além de determinar dinamicamente um parâmetro do modelo matemático original. Métodos de inteligência computacional e identificação de sistemas foram utilizados em conjunto para obter relações apropriadas entre a temperatura das placas e as variáveis que as influenciam. É esperada, assim, a redução do uso de um teste empírico para determinação do parâmetro do modelo, bem como uma economia de combustível do forno e uma melhora na qualidade final da bobina de aço.

 

The reheating furnaces of Usiminas’ hot strip mill plant have a mathematical model to predict the temperature of the slabs. The present paper proposes a complementary mathematical method to calculate the heating curve of the slabs and to dynamically determine a parameter of the original mathematical model. Methods of computational intelligence and systems identification were used together in order to obtain appropriate relations between the temperature of the slabs and the variables that affect them. Therefore, it is expected to reduce the utilization of an empirical test for determining the parameters of the model, as well as an economy in the furnace’s fuel and an enhancement in the final quality of the steel coils.

Palavras-chave

Forno de reaquecimento; Redes neurais artificiais; Modelo auto- regressivo.

Reheating furnace, Artificial neural networks, self-regressive models.