【摘 要】
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针对带钢热连轧系统传统AGC的非线性、时滞和时变性对控制效果的影响,提出了一种结合神经网络建模和Smith预估的控制方案,采用改进的BP算法对模型和控制器进行学习和参数整定
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,北京 100083
【出 处】
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2005年全国冶金轧制过程自动化技术交流会暨冶金自动化信息网年会
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针对带钢热连轧系统传统AGC的非线性、时滞和时变性对控制效果的影响,提出了一种结合神经网络建模和Smith预估的控制方案,采用改进的BP算法对模型和控制器进行学习和参数整定.通过对工艺模型的控制仿真试验,表明该方案有效地克服了时滞和模型时变的影响,抑制了钢板厚度的波动,提高了轧制精度,满足了轧制钢板的厚度差工艺要求.
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