基于神经网络的液压AGC轧机厚度控制系统参数整定

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神经网络在控制系统中的应用非常广泛,不但可以直接用做控制器,也能用来优化PID参数。本文建立了轧机在线整定控制系统,该系统根据给定与出口厚度偏差训练神经网络,使其找到最优的比例、积分、微分组合,并实时对控制器参数进行修正。 Neural networks are widely used in control systems and can be used not only as controllers but also as PID parameters. In this paper, the on-line setting control system of rolling mill is established. The system trains the neural network according to the deviation of given and exit thickness to find the optimal combination of proportion, integral and differential and correct the controller parameters in real time.
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