加热炉钢坯温度软测量模型研究

• 作者: 席裕庚 李少远 王锡淮
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软测量 神经网络 自适应模糊聚类 加热炉 钢坯温度
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 928-932
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2516字
• 语种: 中文

摘要

研究基于模糊聚类的钢坯温度神经网络软测量模型.该方法由两个部分组成,FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法用来对训练样本进行分类,分布式RBF(Radial Basis Function)网络对每类样本进行训练.在线测量时,采用自适应模糊聚类算法对新的工况数据进行隶属度计算.文中将该算法应用于步进式加热炉钢坯温度的预报,仿真结果表明该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	席裕庚	上海交通大学自动化研究所	217	6520	41.0	71.0
2	李少远	上海交通大学自动化研究所	170	3277	31.0	48.0
3	王锡淮	上海海事大学电气自动化系	107	1014	16.0	29.0