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1.
针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法--模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统(AIS)聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法.该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性.  相似文献   
2.
热轧生产中,获得钢坯在轧制过程中温度变化的精确信息对实现轧制生产的综合集成控制及节能降耗意义重大.为此,以工程传热学为基础,采用离散状态空间方法建立了计算钢坯粗轧过程温度分布的一维离散状态空间方程和全系统离散状态空间方程.对16Mn钢粗轧阶段的温度变化进行仿真的结果表明,该方法计算速度快、实时性好.此外,经与现场实测值比较表明,计算结果精度较高,为实现钢坯加热过程和轧制过程的综合集成控制提供了技术保证.  相似文献   
3.
为了避免盾构施工造成地表变形而引发安全事故,建立有效的密封舱土压平衡自动控制方法是至关重要的.为此,提出了一种新的基于启发式动态规划(heuristic dynamic programming,HDP)的盾构土压平衡优化控制方法,该方法能够实现盾构机多参数实时协调优化控制.基于神经网络,构建组成密封舱土压HDP控制器的执行网络、模型网络和评价网络,采用梯度下降算法对网络权值进行在线训练;利用评价网络迭代逼近密封舱土压优化控制代价函数,将多级优化问题简化为单级优化,从而显著降低实时计算负荷;执行网络以最小化代价函数为目标,对多参数同步协调优化,获得推进速度、刀盘扭矩、总推力、螺旋输送机转速的最优值.仿真结果表明,该方法能够有效控制密封舱土压平衡,HDP控制器具有较强的抗干扰能力,并且控制过程更加快速、稳定.  相似文献   
4.
针对传统遗传算法对炉温进行优化设定时易陷入局部极小值,较难快速稳定地找到最优炉温值的缺点,引入逆转算子对遗传算法进行改进,使算法的每一代都能从父代继承更多的基因。从而提高算法的局部搜索能力。改进后的算法可以跳出局部极小值,快速稳定地寻找到最优炉温值,进而对加热炉炉温进行优化设定。大量的Matlab仿真结果表明,该改进算法具备可行性与有效性。  相似文献   
5.
步进式加热炉炉温优化算法的改进与计算机仿真   总被引:7,自引:0,他引:7  
在保证轧钢生产顺利进行的条件下,对加热炉炉温分布进行优化设定是实现钢坯加热生产节能降耗的有效手段,同时也是轧制成品良好质量的重要保证。针对已有优化设定方法的不足,在分析了钢坯加热的工艺目标和加热机理的基础上,提出了一种改进的加热炉炉温优化算法并对该算法进行了计算机仿真研究,结果表明了该方法的有效性。  相似文献   
6.
基于生产目标的热轧过程集成控制方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张凯举  邵诚 《系统仿真学报》2004,16(1):48-51,65
在热轧生产中,加热工序和轧制工序对钢坯出炉温度及加热均匀性的要求上存在矛盾,解决该问题对加热过程和轧制过程的高度集成控制提出了较高的要求。为此采用基于生产目标的综合集成控制技术,建立了钢坯热轧过程的集成控制模型,针对能有效降低轧钢生产能耗的低温加热轧制工艺的仿真结果表明了该模型的有效性,可应用于实际的热轧生产过程。  相似文献   
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