模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

被引：11

作者：

刘华强

唐荻

杨荃

郭立伟

机构：

[1] 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心

来源：

北京科技大学学报 | 2006年 / 10期

关键词：

冷连轧机; 轧制压力; 小脑模型神经网络; 模糊算法;

D O I：

10.13374/j.issn1001-053x.2006.10.035

中图分类号：

TG333 [轧钢机械设备];

学科分类号：

080201 ; 080503 ;

摘要：

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.

引用

页码：969 / 972

页数：4

共 5 条

[1] 小脑模型CMAC网络结构及有关参数的确定 [J].

陈卉 ;

周萍 ;

欧阳楷 .

计算机工程, 2003, (02) :252-254

[2] 基于遗传神经网络的冷连轧机轧制压力模型 [J].

张大志 ;

程秉祥 ;

李谋渭 ;

孙一康 ;

管克智 .

北京科技大学学报, 2000, (04) :384-388

[3] 模糊小脑模型神经网络 [J].

周旭东 ;

王国栋 .

自动化学报, 1998, (02) :31-36

[4]

人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2005,

[5]

全连续式冷连轧机过程控制.[M].华建新;王贞祥等编著;.冶金工业出版社.2000,

← 1 →