THE RESEARCH ON THE MODEL OF FLATNESS CONTROL BASED ON THE OPTIMIZED RBF FUZZY NEURAL NETWORK

机译：基于优化的RBF模糊神经网络的平面度控制模型研究

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As there are many non-linear elements influencing the flatness in the rolling process and its accurate mathematics model is too complex to build, a fuzzy neural network controller is proposed for the cold rolled flatness control Fuzzy neural controller does not require accurate model of plant and is able to learn to control adaptively.RBF network is adopted in the fuzzy neural network.To automatically acquire the fuzzy rule-base and the initial parameters of the RBF fuzzy model, the relationship clustering method is used in structure identification.Based on the clustering result, a fuzzy neural network is set up and then trained by genetic algorithm to obtain a precise flatness control model.The simulation result shows that it not only reduces the complexity of neural network, but also has faster convergence rate and less possibility to local minimum.The response is more favorable than that of conventional fuzzy controllers and that of fuzzy neural network based on BP network.

机译：由于影响轧制过程中平直度的非线性因素很多，其精确的数学模型过于复杂，难以建立，因此提出了一种用于冷轧平直度控制的模糊神经网络控制器。在模糊神经网络中采用RBF网络。为了自动获取模糊规则库和RBF模糊模型的初始参数，在结构识别中采用了关系聚类的方法。仿真结果表明，该方法不仅降低了神经网络的复杂度，而且收敛速度更快，达到局部极小值的可能性较小。该响应比传统的模糊控制器和基于BP网络的模糊神经网络的响应要好。

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来源
《Proceedings of the 2007 International Conference on Machine Learning and Cybernetics》|2007年|P.472-476|共5页
会议地点
作者
HAI-TAO HE; LAN ZHANG;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Fuzzy neural network; Flatness control; Relation clustering method;

机译：模糊神经网络平面度控制关系聚类方法;
入库时间 2022-08-26 14:56:14

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