摘要: 提出了一种基于BP神经网络的板带轧机液压HGC状态监测方法，利用BP神经网络算法进行模型训练和状态识别。通过对历史数据的分析和学习，建立了液压HGC状态与传感器数据之间的映射关系。然后，利用训练好的神经网络模型对实时数据进行监测和预测，从而实现对液压HGC系统状态的实时监测和故障预警。该方法能够准确监测液压HGC系统的状态，并提供及时的预警信息，为轧机运行维护和产品质量提升提供了有效的支持。