基于神经网络的自适应厚度控制

摘要：

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.

关键词：厚度自动控制(AGC)、神经网络、自适应、训练算法

所属期刊栏目：34

分类号：TG3(金属压力加工)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：33-36