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基于RBF神经网络辨识的PID控制在热连轧上的应用

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热轧带钢厚度精度一直是提高产品质量的主要目标.针对传统PID控制方法在面埘复杂工业过程的非线性、时变对象仍存在不尽人意之处.在监控AGC上,以PID控制器为基础,将具有自学习、自适应能力的神经网络和PID控制融合为一体,提出了RBF神经网络PID控制器,且应用于具有高度非线性、时变性的鞍钢1700生产线精轧机自动厚度控制系统,结果表明,它能有效改善产品的厚度精度,并具有良好的适应能力.

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来源
《2008中国仪器仪表与测控技术报告大会》|2008年|222-226|共5页
会议地点湖南湘潭
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作者单位

中国仪器仪表学会;

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关键词
RBF神经网络; 系统辨识; 自动厚度控制; 热连轧;

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