液压弯辊系统的优化神经网络内模控制

摘要：

针对轧机液压弯辊系统存在非线性、时变性等特点,采用基于前馈神经网络的内模控制方法,将优化网络用于神经网络辨识器和内模控制器的离线训练,采用学习率自适应调整的改进BP算法在线调整网络权值.仿真研究表明,将优化网络用于液压弯辊系统控制,提高了液压弯辊系统的动态响应速度和稳态跟踪精度,具有较强的快速性和鲁棒性,能够取得理想的控制效果.

关键词：内模控制、神经网络、模型辨识、BP算法、液压伺服系统

所属期刊栏目：18

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：扬州大学校科研和教改项目B70

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2419-2421