【摘 要】
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由于板带轧制的环境十分复杂,如温度的变化是无法避免的干扰,以及HC轧机液压弯辊系统的非线性和不确定性,使得按传统理论建立的模型和控制方法都难以达到理想的效果.针对这一
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50675186）
论文部分内容阅读
由于板带轧制的环境十分复杂,如温度的变化是无法避免的干扰,以及HC轧机液压弯辊系统的非线性和不确定性,使得按传统理论建立的模型和控制方法都难以达到理想的效果.针对这一问题,提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的模型预测控制方案应用于带材控制中,以提高带材的成材率,充分发挥液压弯辊力对板形的调整作用,改善轧机系统的动态特性.仿真结果表明了该控制系统的性能良好,有较强的抗干扰能力和较好的鲁棒性和快速性.
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