基于神经网络的自适应厚度控制

板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程，厚度自动控制（ＡＧＣ）是轧制过程自动化的重要组成部分。提出一种基于神经网络的自适应厚度自动控制（ＮＮＡ－ＡＧＣ）方案，提出适于过程控制的网络激励函数和改进的ＢＰ网络训练算法。仿真结果表明：ＮＮＡ－ＡＧＣ系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能；新的网络激励函数和训练算法切实满足过程控制的需要。