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基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制实践
发表时间:[2013-09-07]  作者:黄江平,林文钊,吴昊,朱志高  编辑录入:小铬  点击数:515

内容简介

点击下载——基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制实践.doc 基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制实践 黄江平,林文钊,吴昊,朱志高 (华东交通大学电气与电子工程学院,汀西南昌330013) 摘要:冷轧板形控制系统是一个强耦合、非线性的多变量复杂系统,难以建立精确的数学模型,一般常规的控制方法难以取得令人满意的控制效果。本文依据现场的轧制数据.提出采用自适应竞争遗传算法优化神经网络对其进行建模,采用模糊控制,可实现实时控制,并利用MATLAB编程,仿真结果显示了算法的有效性和时效性。 关键词:板形控制;遗传算法;神经网络优化;模糊控制 板形板厚是冷轧板带重要的质量指标。经过多年的研究,板带厚度自动控制(AGC)技术已经能够将纵向厚差控制在2~5μm范围内,对冷轧产品而言,其精度满足用户要求。而影响冷轧产品质量的主要因素是其板形凸度,这是因为板形控制(AFC)技术的落后,且来料情况、轧制条件等因素变化,对于这样一个极其复杂的实时控制系统,实现板形的精确建模和控制十分困难[1—2]。目前采用智能控制方法与现代控制的相互结合,如自适应的模糊神经网络控制、专家系统的最优控制等都能取得良好的控制效果。..

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