基于神经网络的自适应厚度控制

刘建昌

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基于神经网络的自适应厚度控制

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板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程，厚度自动控制（ＡＧＣ）是轧制过程自动化的重要组成部分。提出一种基于神经网络的自适应厚度自动控制（ＮＮＡ－ＡＧＣ）方案，提出适于过程控制的网络激励函数和改进的ＢＰ网络训练算法。仿真结果表明：ＮＮＡ－ＡＧＣ系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能；新的网络激励函数和训练算法切实满足过程控制的需要。

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来源
《钢铁》 |1999年第11期|33-36|共4页
作者
刘建昌;
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作者单位

东北大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类板材、带材、箔材轧制;轧制自动化;
关键词
AGC; 神经网络; 训练算法; 自适应控制; 轧制;

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