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六辊可逆轧机板形神经网络广义预测控制系统
引用本文:王哲,张晓峰,王国栋,刘相华.六辊可逆轧机板形神经网络广义预测控制系统[J].东北大学学报(自然科学版),2001,22(3):331-334.
作者姓名:王哲  张晓峰  王国栋  刘相华
作者单位:东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室!辽宁沈阳110004;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室!辽宁沈阳110004;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室!辽宁沈阳110004;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室!辽宁沈阳110004
基金项目:国家“九五”重点科技攻关计划资助!项目 ( 85 5 2 4 0 2 0 4)
摘    要:板带轧制过程中,板形控制具有非线性、时变、纯滞后和耦合的特点,其建模与控制是很困难的·在神经网络建模的基础上,采用广义预测控制方法对可逆UC轧机的板形进行在线控制,有效地加强对轧辊热凸度等慢时变且无法实时测量的过程参量的适应能力,抑制各种随机干扰的影响·轧制实验结果表明,该系统具有良好的板形控制品质·

关 键 词:UC轧机  板形控制  神经网络  广义预测控制
文章编号:1005-3026(2001)03-0331-04
修稿时间:2000年7月22日

Neural-Based Generalized Predictive Shape Control System for a 6-High Reversal Mill
WANG Zhe,ZHANG Xiao-feng,WANG Guo-dong,LIU Xiang-hua.Neural-Based Generalized Predictive Shape Control System for a 6-High Reversal Mill[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2001,22(3):331-334.
Authors:WANG Zhe  ZHANG Xiao-feng  WANG Guo-dong  LIU Xiang-hua
Abstract:Strip shape control is difficult due to the non linearity and uncertainty of the rolling process. A generalized predictive controller based on neural network modeling was introduced to the online strip shape control of a reversal UC MILL. Rolling experimental results showed that this system can achieve ideal control quality.
Keywords:UC  MILL  shape control  neural network  generalized predictive control
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