自適應神經元網絡板形板厚綜合控制

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自適應神經元網絡板形板厚綜合控制

周旭東, 李連詩, 王先進, 傅作寶

文章導航 > 工程科學學報 > 1994 > 16(4): 340-345

周旭東, 李連詩, 王先進, 傅作寶. 自適應神經元網絡板形板厚綜合控制[J]. 工程科學學報, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

引用本文:

周旭東, 李連詩, 王先進, 傅作寶. 自適應神經元網絡板形板厚綜合控制[J]. 工程科學學報, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

Zhou Xudong, Li Lianshi, Wang Xianjin, Fu Zuobao. Adaptive Neural Networks for AFC/AGC Complex Control[J]. Chinese Journal of Engineering, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

Citation:

Zhou Xudong, Li Lianshi, Wang Xianjin, Fu Zuobao. Adaptive Neural Networks for AFC/AGC Complex Control[J]. Chinese Journal of Engineering, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

周旭東, 李連詩, 王先進, 傅作寶. 自適應神經元網絡板形板厚綜合控制[J]. 工程科學學報, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

引用本文:

周旭東, 李連詩, 王先進, 傅作寶. 自適應神經元網絡板形板厚綜合控制[J]. 工程科學學報, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

Zhou Xudong, Li Lianshi, Wang Xianjin, Fu Zuobao. Adaptive Neural Networks for AFC/AGC Complex Control[J]. Chinese Journal of Engineering, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

Citation:

Zhou Xudong, Li Lianshi, Wang Xianjin, Fu Zuobao. Adaptive Neural Networks for AFC/AGC Complex Control[J]. Chinese Journal of Engineering, 1994, 16(4): 340-345. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

自適應神經元網絡板形板厚綜合控制

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1994.04.008

1. 北京科技大學金屬壓力加工系, 北京 100083;
2. 鞍山鋼鐵公司

作者簡介:
周旭東男 30歲工程師博士

中圖分類號: TG335.5;TP273.2
計量
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出版歷程
- 收稿日期: 1993-12-23
- 網絡出版日期: 2021-11-13

Adaptive Neural Networks for AFC/AGC Complex Control

1. Department of metal Forming, USTB, Beijing 100083, PRC;
2. Anshan Iron&Steel Company

摘要: 提出一種自適應神經元網絡的方法,對板形板厚綜合系統進行了仿真研究,該控制方法,適合處理多輸入輸出問題,并具有自組織、自適應和自學習能力,仿真結果表明,該方法的效果比采用傳統的PID控制優越,可應用于實際控制.
- 板材軋制 /
- 神經網絡 /
- 自組織系統 /
- 板形控制 /
- 板厚控制
Abstract: A kind of adaptive neural networks control method, which is suit to deal with MIMO, has been advanced to control AFC/AGC complex system. Neual networks have adaptive and learning ability. Stimulation results show that the adaptive neural networks control have an advantage over the PID control.
- plate rolling /
- neural networks /
- self-organizing systems /
- automatic flatness control(AFC) /
- automatic gauge control(AGC)

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