基于Elman网络预测的神经网络控制器在冷轧APC系统中的应用研究

发布时间：2018-05-20 02:26

  本文选题：自动位置控制 + 冷轧　； 参考：《矿冶工程》2015年06期

【摘要】：为解决冷轧自动位置控制(APC)系统的非线性控制问题,提出了一种基于Elman网络动态辨识的神经网络控制算法。利用改进的Elman网络建立APC系统的辨识模型,对系统的非线性特性进行动态辨识;采用一个前馈神经网络输出控制量,并根据Elman网络的辨识结果相应调整控制策略;借鉴预测控制中柔化设定值和反馈校正的思想提高系统响应性能。MATLAB对比实验表明:该方法控制速度快、响应精度高。
[Abstract]:In order to solve the nonlinear control problem of cold rolling automatic position control (APC) system, a neural network control algorithm based on Elman network dynamic identification is proposed. The identification model of the APC system is established by using the improved Elman network, the nonlinear characteristics of the system are dynamically identified, a feedforward neural network is used to output the control quantity, and the control strategy is adjusted accordingly according to the identification results of the Elman network. By using the idea of soft setting and feedback correction in predictive control to improve the response performance of the system, the comparison experiments with MATLAB show that the proposed method has high control speed and high response precision.
【作者单位】： 燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金钢铁联合基金资助项目(U1260203)
【分类号】：TG333;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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