基于粒子群优化的BP网络的板形智能控制器

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1

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2

[6]

[1,2]

[3?5]

[7,8]

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p1 (x) p2 (x) p3 (x) a1 a2 a3 x ∈ [?1, +1] ±p1 (x), ±p2 (x), ±p3 (x)

?

?σ n
[10]

a1 a2 a3

2
[?1, +1] m ±p1 (x), ±p2 (x), ±p3 (x) k ?σi (i = 1, · · · , m, k = 1, · · · , 6) ?σi (i = 1, · · · , m) k ?σi (i = 1, · · · , m, k = 1, · · · , 6) 2. dk =
m i=1 k (?σi ? ?σi )2 , k = 1, · · · , 6.

dk = U ? σi = Ti ? T , i = 1, · · · , m. σi (i = 1, · · · , m)
m

dk , k = 1, · · · , 6. dk

Ti

i m

? T =

Ti

i=1

dk U a1 , a2 , a3

m

T ?σi = σi ? σi , i = 1, · · · , m. T σi (i = 1, · · · , m) [9]

1 1 + e?x

?σ(x) = a1 p1 (x) + a2 p2 (x) + a3 p3 (x).
N 3

p1 (x) = x, 3 1 p2 (x) = x2 ? , 2 2 1 4 p3 (x) = (35x ? 30x2 + 3). 8

min J = min aij ad ij

j=1 i=1

(ad ? aij )2 ij N . i

j

N h0 Dw 2.2 y2
[11]

t1 h1

t0 B0 Dm y1

p B1 Db

y3 a1 , a2 , a3

1 1 + e?x

f1 (x) =

?(κ1 ) = c11 p1 (x)+c21 p2 (x)+c31 p3 (x), ?y1 ?(κ2 ) = c12 p1 (x)+c22 p2 (x)+c32 p3 (x), ?y2 ?(κ3 ) = c13 p1 (x)+c23 p2 (x)+c33 p3 (x). ?y3

f2 (x) =

f3 (x) =

f1 (x), f2 (x), f3 (x) ?y1 , ?y2 , ?y3 ?(κ1 ), ?(κ2 ), ?(κ3 ) cij (i, j = 1, · · · , 3) ?y1 , ?y2 , ?y3 ?(κ) = f1 (x)?y1 +f2 (x)?y2 +f3 (x)?y3 . (10) ? (12) (13)

?(κ) = ?a1 p1 (x)+?a2 p2 (x)+?a3 p3 (x). ?a1 = [c11 c12 c13 ][?y1 ?y2 ?y3 ]T , ?a2 = [c21 c22 c23 ][?y1 ?y2 ?y3 ]T , ?a3 = [c31 c32 c33 ][?y1 ?y2 ?y3 ]T . ?a1 , ?a2 , ?a3 ? ?? ? ? ? ?y1 c11 c12 c13 ?a1 ? ?? ? ? ? ??a2 ? = ?c21 c22 c23 ? ??y2 ? . ?y3 c31 c32 c33 ?a3 ?A = C?Y . C j i C ?Y = C ?1 ?A. cij ?A ?Y 2.3

C

3
3. ?A = [?0.0334, ?0.5826, 0.4272]T C ?Y = T [0.2534, ?0.0256, ?0.1507] a, b, c 10?4

? 1.7551 ?1.4788 2.9815 ? ? C = ??0.7109 ?2.1464 ?4.6973? . ?0.0984 3.8551 2.0143 a1 , a2 , a3 ?

?

3.2

[3.2944, 8.0483, 10.4893, 11.0569, 10.1567, 8.1606, 5.4069, 2.1977, ?1.1905, ?4.5271, ?7.6070, ?10.2614, ?12.3550, ?13.7863, ?14.4877, ?14.4255, ?13.5996, ?12.0438, ?9.8258, ?7.0469, ?3.8425, 0.3815, 2.1331, 6.4648, 9.3430, 11.4635, 12.4882, 12.0451, 9.7286, 5.0991],
Iron and Steel

ontrol

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eoret al t d e and en neer n a l at on o ontrol or old ll a ed on tr ele ent

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Iron and Steel

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ontrol or ro o I l at on Int on on e ral et or

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I

S ar Intell en e S

基于PSO-BP网络的板形智能控制器
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数： 刘建昌， 陈莹莹，， 张瑞友， LIU Jian-chang， CHEN Ying-ying， ZHANG Rui-you 刘建昌,LIU Jian-chang(东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004)， 陈莹莹,张 瑞友,CHEN Ying-ying,ZHANG Rui-you(东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004) 控制理论与应用 CONTROL THEORY & APPLICATIONS 2007,24(4) 6次

参考文献(11条) 1.BURNHAM R;COLE I;GENTILE A Model based flatness control of thin strip and foil[期刊论文]-Iron & Steel 2003(06) 2.吴文彬;崔建江;徐心和 一类轧机的板形最优化控制方法[期刊论文]-控制理论与应用 2001(zk) 3.贾春玉;王建国;李兴东 人工智能技术在板形控制中的应用[期刊论文]-冶金设备 2003(04) 4.SHIM M;LEE K Y;LEE D S Intelligent controller design for the flatness control in a cold rolling process[外文会议] 2001 5.刘建昌;王柱 基于神经网络模式识别的板形模糊控制器[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版) 2005(08) 6.周洪煜;张坚;游立科 基于混合神经网络的非线性预测函数控制[期刊论文]-控制理论与应用 2005(01) 7.KENNEDY J;EBERHART R C Particle swarm optimization[外文会议] 1995 8.GUDISE V G;VENAYAGAMOORTHY G K Comparison of particle swarm optimization and back propagation as training algorithm for neural networks[外文会议] 2003 9.彭艳 基于条元法的HC冷轧机板形预设定控制理论研究及工业应用[学位论文] 2000 10.张清东;陈先霖;徐金梧 板形缺陷模式识别方法的研究 1996(zk) 11.LIU H M;ZHANG X L;WANG Y R Transfer matrix method of flatness control for strip mills[外文期刊] 2005(02)

本文读者也读过(2条) 1. 陈莹莹 冷轧板形智能控制策略的研究[学位论文]2006 2. 郑晖.龚殿尧.王国栋.刘相华.张丕军.ZHENG Hui.GONG Dian-yao.WANG Guo-dong.LIU Xiang-hua.ZHANG Pi-jun 利用BP网络预测板材 力学性能的软件开发[期刊论文]-钢铁研究学报2007,19(7)

引证文献(6条) 1.刘益剑.方彦军.马宝萍 滑动数据窗口驱动的贝叶斯-高斯网络及其在非线性系统辨识中的应用[期刊论文]-控制理论与应用 2009(12) 2.张秀玲.逄宗鹏.李少清.张少宇 ANFIS的板形控制动态影响矩阵方法[期刊论文]-智能系统学报 2010(4) 3.许东杰.贾春玉.崔艳超.叶亚宁 基于量子粒子群算法的BP网络板形模式识别研究[期刊论文]-燕山大学学报 2011(1) 4.李玉军.汤晓君.刘君华 粒子群优化算法在混合气体红外光谱定量分析中的应用[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2009(5) 5.张雪伟.王焱 智能识别方法在板形识别中的应用及发展趋势[期刊论文]-钢铁研究学报 2010(1) 6.邸洪双.刘光明.蒋光炜 冷轧带钢板形模式识别方法概述[期刊论文]-河南冶金 2009(4)

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